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計算機視覺應用處理.pdf

摘要
申請專利號:

CN201480033498.X

申請日:

2014.06.13

公開號:

CN105284102A

公開日:

2016.01.27

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):H04N 5/232申請日:20140613|||公開
IPC分類號: H04N5/232; G06F1/32; G06K9/62; G06K9/78; H04N7/18; G06K9/00 主分類號: H04N5/232
申請人: 高通股份有限公司
發明人: F·約翰·阿希巴爾德; K·M·拉比; H·B·達梅沙拉; T·雅羅新斯基; A·史汪明納桑
地址: 美國加利福尼亞州
優先權: 61/835,400 2013.06.14 US; 61/871,678 2013.08.29 US; 14/303,491 2014.06.12 US
專利代理機構: 北京律盟知識產權代理有限責任公司11287 代理人: 宋獻濤
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201480033498.X

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.07.13|||2016.02.24|||2016.01.27

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明揭示用以增強計算機視覺應用處理的方法、系統及技術。特定來說,所述方法、系統及技術可減少用于計算機視覺應用的電力消耗且提高計算機視覺應用的處理效率。

權利要求書

1.一種方法,其包括:
在移動裝置處從圖像傳感器接收感測數據,其中所述感測數據與圖像相關;
從所述感測數據提取所述圖像的特征的第一子集;
基于特征的所述第一子集滿足分析準則而從所述感測數據提取所述圖像的特征
的第二子集;及
至少部分基于特征的所述第二子集而產生指示所述圖像的背景的背景數據。
2.根據權利要求1所述的方法,其中基于滿足提取準則而提取特征的所述第一子集,
其中所述提取準則是基于所述感測數據,且其中確定是否滿足所述提取準則比提取
特征的所述第一子集使用所述移動裝置的更少資源。
3.根據權利要求2所述的方法,其進一步包括基于所述圖像的第一圖像統計與第二圖
像的第二圖像統計的比較而滿足所述提取準則。
4.根據權利要求2所述的方法,其中當所述感測數據指示場景改變時滿足所述提取準
則。
5.根據權利要求1所述的方法,其進一步包括以數據取樣間隔周期性地接收所述感測
數據。
6.根據權利要求1所述的方法,其中所述圖像的所述特征包含移動圖片專家組
MPEG-7視覺描述符、通用搜索樹GIST描述符、普查變換直方圖CENTRIST視覺
描述符、詞袋描述符、視覺上局部聚集描述符、空間金字塔匹配描述符,或其組合,
且其中所述MPEG-7視覺描述符包含:可縮放色彩描述符SCD、色彩結構描述符
CSD、幀群組GOF描述符、圖片群組GOP描述符、主要色彩描述符DCD、色彩
布局描述符CLD、紋理瀏覽描述符TBD、同構紋理描述符HTD、邊緣直方圖描述
符EHD、基于輪廓的形狀描述符、基于區的形狀描述符、相機運動描述符CMD、
運動軌跡描述符MTD、參數運動描述符PMD,或運動活動描述符MAD。
7.根據權利要求1所述的方法,其中所述圖像的所述背景包含位置、人員、物體、活
動、情緒、眼睛凝視、物理條件,或其任何組合。
8.根據權利要求1所述的方法,其中提取特征的所述第一子集比提取特征的后續子集
使用所述移動裝置的更少資源,且其中所述移動裝置的所述資源包含存儲器、電力、
處理器執行循環,或其任何組合。
9.根據權利要求1所述的方法,其中所述分析準則是基于與提取特征的所述第一子集
相關聯的置信水平。
10.根據權利要求9所述的方法,其進一步包括:
基于第一時戳在第二時戳的閾值持續時間內而產生特征的第一群集子集,
其中所述第一時戳與所述圖像相關聯,
其中所述第二時戳與第二圖像相關聯,且
其中特征的所述第一群集子集包含特征的所述第一子集及所述第二圖像的特
征的第三子集;及
通過基于第一分類模型對特征的所述第一群集子集進行分類而產生特征的分類
子集,
其中特征的所述分類子集指示特征的所述第一群集子集對應于位置、人員、物
體、活動,或其任何組合。
11.根據權利要求10所述的方法,其進一步包括:
基于確定中間背景數據的置信水平不滿足閾值置信水平而確定與提取特征的所
述第一子集相關聯的所述置信水平不滿足所述閾值置信水平,
其中所述中間背景數據對應于特征的所述第一子集、特征的所述第一群集子集
或特征的所述分類子集,且
其中所述中間背景數據指示所述圖像的部分背景;及
通過基于所述第一時戳及所述第二時戳將特征的所述第二子集群集而產生特征
的第二群集子集,其中通過基于第二分類模型對特征的所述第一群集子集、特征的
所述第二群集子集或兩者進行分類而產生所述背景數據。
12.根據權利要求1所述的方法,其中通過所述圖像傳感器基于特定閾值持續時間已逝
去的確定、基于可用的帶寬滿足閾值帶寬的確定、基于可用的電池電力滿足閾值電
池電力的確定、基于用戶偏好、基于用戶輸入,或其任何組合而產生所述感測數據。
13.根據權利要求1所述的方法,其中將所述背景數據輸出到應用,其中所述應用包含
生活標注應用、宏觀地理防御應用,微觀地理防御應用、運動活動檢測應用、文本
檢測應用、物體檢測應用、手勢檢測應用,或其任何組合。
14.一種設備,其包括:
處理器,其經配置以:
從圖像傳感器接收感測數據,其中所述感測數據與圖像相關;
從所述感測數據提取特征的第一子集,基于選擇準則而選擇特征的所述第一子
集;及
至少部分基于特征的所述第一子集而產生指示所述圖像的背景的背景數據。
15.根據權利要求14所述的設備,其中基于滿足提取準則而提取特征的所述第一子集,
其中所述提取準則是基于所述感測數據,其中所述感測數據存儲于存儲器中,其中
所述存儲器在所述處理器外部,且其中提取特征的所述第一子集包含存取所述存儲
器。
16.根據權利要求15所述的設備,其中所述處理器進一步經配置以基于所述感測數據
而產生所述圖像的第一圖像統計,其中所述提取準則至少部分基于所述第一圖像統
計,且其中所述第一圖像統計是基于應用專有處理而產生,所述應用專有處理包含
活動辨識、人員辨識、物體辨識、位置辨識或手勢辨識中的至少一者。
17.根據權利要求15所述的設備,其中所述處理器進一步經配置以基于確定滿足所述
提取準則而激活第一電力域。
18.根據權利要求17所述的設備,其中所述處理器進一步經配置以基于確定所述感測
數據指示所述圖像的銳度滿足閾值銳度水平而激活第二電力域。
19.根據權利要求14所述的設備,其中所述選擇準則包含資源預算、使用情況、關注
區,或其任何組合,其中所述關注區包含所述圖像的一部分,其中所述資源預算包
含存儲器預算、電力預算、每秒的指令的數目預算,或其任何組合,其中所述資源
預算是基于用戶偏好、資源可用性或兩者,且其中所述使用情況包含活動辨識、人
員辨識、物體辨識、位置辨識、手勢辨識,或其任何組合。
20.根據權利要求14所述的設備,其中基于確定所述感測數據指示所述圖像的銳度滿
足閾值銳度水平而提取特征的所述第一子集。
21.一種設備,其包括:
用于從圖像傳感器接收感測數據的裝置,其中所述感測數據與圖像相關;
用于從所述感測數據提取特征的第一子集的裝置,基于選擇準則而選擇特征的所
述第一子集;及
用于至少部分基于特征的所述第一子集而產生指示所述圖像的背景的背景數據
的裝置。
22.根據權利要求21所述的設備,其進一步包括:
用于基于所述感測數據而確定是否滿足提取準則的裝置,其中基于滿足所述提取
準則而提取特征的所述第一子集;
用于基于確定所述感測數據指示場景改變而激活第一電力域的裝置;及
用于基于確定所述感測數據指示所述圖像的銳度滿足閾值銳度水平而激活第二
電力域的裝置。
23.根據權利要求22所述的設備,其中所述用于接收所述感測數據的裝置、所述用于
提取特征的所述第一子集的裝置、所述用于產生所述背景數據的裝置、所述用于確
定是否滿足所述提取準則的裝置、所述用于激活所述第一電力域的裝置及所述用于
激活所述第二電力域的裝置被集成到以下各者中的一者中:移動通信裝置、智能電
話、蜂窩式電話、膝上型計算機、計算機、平板計算機、個人數字助理、顯示裝置、
電視、游戲控制臺、音樂播放器、無線電裝置、數字視頻播放器、數字視頻光盤
DVD播放器、調諧器、相機或導航裝置。
24.一種包括指令的計算機可讀存儲媒體,所述指令在由計算機執行時致使所述計算機
執行包括以下操作的操作:
從第一圖像傳感器接收第一感測數據,其中所述第一感測數據與第一圖像相關;
從所述第一感測數據提取所述第一圖像的特征的第一子集;
基于特征的所述第一子集滿足分析準則而向第二圖像傳感器請求第二感測數據,
其中所述第二感測數據與第二圖像相關;
從所述第二圖像傳感器接收所述第二感測數據;
從所述第二感測數據提取所述第二圖像的特征的第二子集;及
至少部分基于特征的所述第二子集而產生指示所述第一圖像的背景的背景數據。
25.根據權利要求24所述的計算機可讀存儲媒體,其中所述操作進一步包括基于所述
感測數據而產生所述第一圖像的第一圖像統計,其中基于所述第一圖像統計與所述
第二圖像的第二圖像統計之間的改變量滿足改變閾值而提取特征的所述第二子集,
且其中所述第一圖像統計及所述第二圖像統計是基于應用專有處理而產生。
26.根據權利要求25所述的計算機可讀存儲媒體,其中所述操作進一步包括:
產生所述第一圖像的第一色彩直方圖,其中所述第一圖像統計包含所述第一色彩
直方圖中的特定色彩的像素的第一計數;及
產生所述第二圖像的第二色彩直方圖,其中所述第二圖像統計包含所述第二色彩
直方圖中的所述特定色彩的像素的第二計數。
27.根據權利要求26所述的計算機可讀存儲媒體,其中將對所述感測數據執行的所述
應用專有處理包含對具有所述特定色彩的特定物體的識別。
28.根據權利要求25所述的計算機可讀存儲媒體,其中所述操作進一步包括通過將特
征的所述第一子集、特征的所述第二子集或兩者群集而產生特征的群集子集,其中
通過基于分類模型對特征的所述群集子集進行分類而產生所述背景數據。
29.根據權利要求25所述的計算機可讀存儲媒體,其中所述第一圖像對應于所述第一
圖像傳感器的第一設定,其中所述第二圖像對應于所述第二圖像傳感器的第二設
定,其中所述第一設定不同于所述第二設定,且其中所述第一圖像傳感器的設定包
含縮放設定、分辨率設定、角度設定、位置,或其任何組合。
30.根據權利要求25所述的計算機可讀存儲媒體,其中所述第一圖像傳感器被集成到
第一裝置中,其中所述第二圖像傳感器被集成到第二裝置中,且其中所述第一裝置
及所述第二裝置是不同的。

說明書

計算機視覺應用處理

優先權主張

本申請案主張2013年6月14日申請的標題為“減少計算機視覺電力使用的圖像統
計處理(IMAGE-STATISTICPROCESSINGTOREDUCECOMPUTERVISIONPOWER
USAGE)”的第61/835,400號美國臨時專利申請案、2013年8月29日申請的標題為“識
別圖像的背景的系統和方法(SYSTEMANDMETHODTOIDENTIFYACONTEXTOF
ANIMAGE)”的第61/871,678號美國臨時專利申請案及2014年6月12日申請的標題為
“計算機視覺應用處理(COMPUTERVISIONAPPLICATIONPROCESSING)”的第
14/303,491號美國非臨時專利申請案的優先權,所述申請案的內容以全文引用的方式并
入。

技術領域

本發明大體上涉及計算機視覺應用處理。

背景技術

技術的進步已導致較小且較強大的計算裝置。舉例來說,當前存在多種便攜式個人
計算裝置,包含無線計算裝置,例如較小、輕重量且易于由用戶攜帶的便攜式無線電話、
個人數字助理(PDA)和尋呼裝置。更具體來說,便攜式無線電話(例如,蜂窩式電話和因
特網協議(IP)電話)可經由無線網絡傳遞語音和數據包。此外,許多此類無線電話包含并
入其中的其它類型裝置。舉例來說,無線電話還可包含數字靜態相機、數碼攝像機、數
字記錄器和音頻文件播放器。而且,所述無線電話可處理可執行指令,其包括可用以接
入因特網的軟件應用程序,例如,網頁瀏覽器應用程序。由此,這些無線電話可以包含
大量計算能力。

無線電子裝置(例如,無線電話)可具有以給定的數據取樣頻率俘獲圖像的圖像傳感
器。所述圖像傳感器可響應于內部或外部觸發而俘獲圖像。外部觸發的實例是用戶到通
信裝置的接近。為了說明,無線電子裝置可響應于檢測到與用戶相關聯的聲音而觸發圖
像傳感器。內部觸發的實例是無線電子裝置的資源的可用性。為了說明,無線電子裝置
可響應于確定多于閾值量的電池電力可用而觸發圖像傳感器。

另外,無線電子裝置可利用計算機視覺技術實施多種計算機視覺應用。例如,計算
機視覺技術可以用于安全應用(例如,監視、入侵檢測、物體檢測、面部辨識等)、環境
用途應用(例如,照明控制)、物體檢測及跟蹤應用等。計算機視覺技術還可用于邊緣檢
測、光學字符辨識(OCR)、面部檢測等。

計算機視覺應用可消耗大量電力。例如,計算機視覺應用可對視頻流中的每一幀應
用應用專有處理以確定是否存在警告事件。為了說明,如果計算機視覺應用經設計以檢
測物體是否處于視野中(例如,警告事件),那么每一幀可經受應用專有處理以確定物體
是否處于所述幀中。對每一幀執行應用專有處理可消耗大量電力。

對于一些計算機視覺應用,無線電子裝置可計算圖像或幀的視覺描述符。所述視覺
描述符可以用于生活記錄、手勢識別/辨識、室內-室外推斷及更多。計算所有圖像或幀
的視覺描述符可為資源密集的且無線電子裝置可具有有限的資源。此外,由相機俘獲的
許多圖像可具有極少或不具有價值。例如,由相機周期性地俘獲的圖像可相同或幾乎相
同。

發明內容

揭示用于減少計算機視覺應用的電力使用的方法和系統。可經由相機俘獲視頻流(例
如,一組時間排序靜態圖像)且所述視頻流的個別幀可經受處理(例如,統計處理)。例如,
統計產生器可確定所述視頻流的每一幀的圖像統計。所述圖像統計可包含每一幀的強度
直方圖、每一幀的色彩直方圖、每一幀中的特定像素(例如,特定行的像素或特定列的像
素)的像素值的總和,或其組合。改變檢測電路可確定第一幀的第一圖像統計與第二幀的
第二圖像統計之間的差異是否滿足閾值。如果所述差異不滿足閾值,那么可忽略或繞過
對所述第二幀的計算機視覺應用專有處理以節約電力。如果所述差異滿足閾值,那么改
變檢測電路可將反饋信號提供給選擇電路以激活(例如,喚醒)“高功率”處理路徑。例
如,所述高功率處理路徑可包含應用處理器(例如,用于執行計算機視覺應用的處理器)
以對第二幀執行計算機視覺應用專有處理。在一些實例中,可基于不同條件在不同時間
啟用不同的處理路徑或其部分。

作為計算機視覺應用專有處理的非限制性實例,應用處理器可在需要時提取特征(例
如,視覺描述符)或一組特征,而不是一次提取全部。例如,應用處理器可提取第二幀的
特征(例如,視覺描述符)的第一子集以識別第二幀的背景(例如,位置)。例如,應用處理
器可提取與第二幀相關的邊緣信息。應用處理器可確定與特征的第一子集相關聯的置信
水平不滿足閾值置信水平。基于所述確定,應用處理器可提取第二幀的更多特征(例如,
特征的第二子集)。例如,應用處理器可從第二幀的較高分辨率副本提取邊緣信息。作為
另一實例,應用處理器可提取第二幀的色彩信息。應用處理器可確定與第二幀的所述額
外的所提取的特征相關聯的置信水平滿足閾值置信水平且可使用所述額外的所提取的
特征確定幀的背景。

應用處理器可具有處理資源(例如,處理核心)的分層結構對第二幀執行計算機視覺
應用專有處理。例如,例如,第一處理資源(例如,“低功率”處理資源)可對第二幀執行
第一計算機視覺應用專有處理。如果第一處理資源確定第二幀需要在第一處理資源的能
力之外的額外的計算機視覺應用專有處理(例如,第二計算機視覺應用專有處理),那么
第一處理資源可請求第二處理資源(例如,“高功率”處理資源)對第二幀執行第二計算機
視覺應用專有處理(例如,喚醒第二處理資源)。在某些實施例中,所述第二處理資源可
對第二幀執行所述第一和第二計算機視覺應用專有處理,使得可減活第一處理資源(例
如,進入“休眠”狀態)以節約電力。在其它實施例中,所述第二處理資源可“拒絕”對
第二幀執行第二計算機視覺應用專有處理,告知/編程第一處理資源執行第二計算機視覺
應用專有處理,且進入休眠狀態中以節約電力。

在特定實施例中,一種方法包含在改變檢測電路處基于由傳感器俘獲的第一傳感器
數據及由傳感器俘獲的第二傳感器數據之間的改變量而產生控制信號,其中所述改變檢
測電路包含在第一處理路徑中。所述方法還包含基于所述控制信號而將第二傳感器數據
提供給第二處理路徑以用于計算機視覺應用專有處理。

在另一特定實施例中,一種設備包含改變檢測電路,其經配置以基于由傳感器俘獲
的第一傳感器數據及由傳感器俘獲的第二傳感器數據之間的改變量而產生控制信號,其
中所述改變檢測電路包含在第一處理路徑中。所述設備還包含經配置以基于所述控制信
號而對所述第二傳感器數據執行計算機視覺應用專有處理的第二處理路徑。

在另一特定實施例中,一種設備包含用于基于由傳感器俘獲的第一傳感器數據及由
傳感器俘獲的第二傳感器數據之間的改變量而產生控制信號的裝置,其中所述用于產生
所述控制信號的裝置包含在第一處理路徑中。所述設備還包含用于基于所述控制信號而
對所述第二傳感器數據執行計算機視覺應用專有處理的裝置,其中所述用于執行所述計
算機視覺應用專有處理的裝置包含在第二處理路徑中。

在另一特定實施例中,一種非暫時性計算機可讀媒體包含指令,所述指令在由處理
單元執行時致使所述處理單元在改變檢測電路處基于由傳感器俘獲的第一傳感器數據
及由傳感器俘獲的第二傳感器數據之間的改變量而產生控制信號,其中所述改變檢測電
路包含在第一處理路徑中。所述指令還可執行以致使所述處理單元基于所述控制信號而
將第二傳感器數據提供給第二處理路徑以用于計算機視覺應用專有處理。

在另一特定實施例中,一種方法包含在移動裝置處從圖像傳感器接收感測數據,其
中所述感測數據涉及圖像。所述方法還包含從所述感測數據提取所述圖像的特征的第一
子集且基于特征的第一子集滿足分析準則而從所述感測數據提取圖像的特征的第二子
集。所述方法進一步包含至少部分基于特征的第二子集而產生指示圖像的背景的背景數
據。

在另一特定實施例中,一種設備包含經配置以從圖像傳感器接收感測數據的處理
器,其中所述感測數據涉及圖像。所述處理器還經配置以從所述感測數據提取特征的第
一子集,特征的第一子集是基于選擇準則而被選擇。所述處理器進一步經配置以至少部
分基于特征的第一子集而產生指示圖像的背景的背景數據。

在另一特定實施例中,一種設備包含用于從圖像傳感器接收感測數據的裝置,其中
所述感測數據涉及圖像。所述設備還包含用于從感測數據提取特征的第一子集的裝置,
所述特征的第一子集是基于選擇準則而被選擇。所述設備進一步包含用于至少部分基于
特征的第一子集而產生指示圖像的背景的背景數據的裝置。

在另一特定實施例中,一種計算機可讀存儲媒體包含指令,所述指令在由處理器執
行時致使所述處理器執行操作。所述操作包含從第一圖像傳感器接收第一感測數據,其
中所述第一感測數據涉及第一圖像。所述操作還包含從第一感測數據提取第一圖像的特
征的第一子集且基于特征的第一子集滿足分析準則而向第二圖像傳感器請求第二感測
數據,其中所述第二感測數據涉及第二圖像。所述操作進一步包含:從第二圖像傳感器
接收第二感測數據;從第二感測數據提取第二圖像的特征的第二子集;及至少部分基于
特征的第二子集而產生指示第一圖像的背景的背景數據。

由所揭示的實施例中的至少一者提供的一個特定優點是減少由用于執行計算機視
覺應用的應用處理器消耗的電力的量。例如,可響應于確定特定幀及前一幀大體上類似
(例如,基于幀的圖像統計的比較)而繞過對特定幀的應用專有處理。繞過應用專有處理
可節約電池電力。

由所揭示的實施例中的至少一者提供的另一特定優點是使得能夠識別圖像背景。例
如,可通過提取少于圖像的全部特征來識別圖像的背景。可實現計算成本中的顯著減少
及電力使用的對應減少。在檢視整個申請案后,將明白本發明的其它方面、優點和特征,
申請案包含以下部分:附圖說明、具體實施方式和權利要求書。

附圖說明

圖1是視頻流的圖像幀及所述圖像幀的對應像素表示的特定說明性實施例的圖;

圖2是視頻流的圖像幀的部分像素表示的特定說明性實施例的框圖;

圖3是可操作以基于圖像統計而減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的處理系
統的特定說明性實施例的框圖;

圖4是可操作以減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的處理系統的特定說明性
實施例的圖;

圖5是可操作以減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的處理系統的另一特定說
明性實施例的圖;

圖6是可操作以減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的處理系統的另一特定說
明性實施例的圖;

圖7是圖6的第二處理路徑的圖;

圖8是可操作以減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的處理系統的另一特定說
明性實施例的圖;

圖9是可操作以減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的處理系統的另一特定說
明性實施例的圖;

圖10是說明部分功率模式中的圖9的處理系統的圖;

圖11是說明全功率模式中的圖9的處理系統的圖;

圖12是可利用永啟相機識別圖像的背景的移動裝置的特定說明性實施例的框圖;

圖13是說明裝置的實施例可如何在背景確定中利用傳感器及其它信息的輸入/輸出
圖的圖,其可影響對永啟相機的取樣速率的調制;

圖14是用以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例的框圖;

圖15說明與提取圖像的特征的子集相關聯的計算間隔;

圖16是用以識別圖像的背景的系統的另一特定實施例的圖;

圖17是用以識別圖像的背景的系統的另一特定實施例的圖;

圖18是用以識別圖像的背景的系統的另一特定實施例的圖;

圖19是用以識別圖像的背景的系統的另一特定實施例的圖;

圖20是用以識別圖像的背景的系統的另一特定實施例的圖;

圖21是用以識別圖像的背景的系統的另一特定實施例的圖;

圖22是用以識別圖像的背景的系統的另一特定實施例的圖;

圖23是用以識別圖像的背景且可耦合到圖21的系統的系統的另一特定實施例的
圖;

圖24是用以識別圖像的背景且可耦合到圖22的系統的系統、圖23的系統或兩者
的另一特定實施例的圖;

圖25是用以識別圖像的背景且可耦合到圖24的系統的系統的另一特定實施例的
圖;

圖26是用以識別圖像的背景且可耦合到圖24的系統的系統、圖25的系統或兩者
的另一特定實施例的圖;

圖27是用以識別圖像的背景且可耦合到圖24的系統的系統、圖26的系統或兩者
的另一特定實施例的圖;

圖28是說明與提取測試圖像的特征的各種子集相關聯的執行時間的實例的條形圖;

圖29是說明與提取測試圖像的特征的各種子集相關聯的存儲器使用的實例的條形
圖;

圖30是基于圖像統計而減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的方法的特定實
施例的流程圖;

圖31是說明識別圖像的背景的方法的特定實施例的流程圖;

圖32是說明識別圖像的背景的方法的另一特定實施例的流程圖;

圖33是說明識別圖像的背景的方法的另一特定實施例的流程圖;

圖34說明識別圖像的背景的方法的另一特定實施例的流程圖;

圖35是減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的方法的特定實施例的流程圖;

圖36是移動裝置的說明性實施例的圖;

圖37是包含可操作以減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的組件的無線裝置
的框圖;及

圖38是可操作以識別圖像的背景的裝置的特定說明性實施例的框圖。

具體實施方式

參看圖1,展示視頻流的圖像幀及圖像幀的對應像素表示的特定說明性實施例。例
如,所述視頻流可包含圖像數據的第一幀102、圖像數據的第二幀104及圖像數據的第
三幀106。在特定實施例中,第一幀102、第二幀104及第三幀106可為視頻流中的連
續圖像幀。

所述視頻流可經受應用專有處理(例如,計算機視覺應用處理)。例如,在特定說明
性實施例中,所述視頻流可經受手辨識應用(例如,經受檢測手是否處于視野中的處理)。
然而,在其它實施例中,所述視頻流可經受其它計算機視覺應用。例如,所述視頻流可
經受安全應用(例如,監視、入侵檢測、物體檢測、面部辨識等)、環境用途應用(例如,
照明控制)、物體檢測及跟蹤應用等。

在圖1中說明的幀中,手不存在(例如,可見)于第一幀102的視野中,手的一部分
在第二幀104的視野中可見,且手在第三幀106的視野中完全可見。第一幀102的特征
可在于第一像素表示112中的像素,第二幀104的特征可在于第二像素表示114中的像
素,且第三幀106的特征可在于第三像素表示116中的像素。

處理系統內的低功率裝置(圖1中未展示)可在俘獲每一幀102到106之后產生視頻
流中的每一幀102到106的圖像統計。例如,所述低功率裝置可基于對應的像素表示112
到116而產生每一幀102到106的圖像統計。對于灰度級圖像幀,像素表示112到116
中的每一像素可對應于零(0)與二百五十五(255)之間的強度值。強度值零可對應于白色像
素,且強度值二百五十五可對應于黑色像素。低功率裝置可確定特定幀102到106中的
每一像素的強度值且基于每一強度值的計數而產生特定幀102到106的強度直方圖。例
如,低功率裝置可產生第一幀102的第一強度直方圖、第二幀104的第二強度直方圖及
第三幀106的第三強度直方圖。

對于多頻譜圖像幀,像素表示112到116中的每一像素可對應于特定色彩值。所述
色彩值可基于像素中的紅色(R)、綠色(G)及藍色(B)的集中度。低功率裝置可確定特定幀
102到106中的每一像素的色彩值且基于每一色彩值的計數而產生特定幀102到106的
色彩直方圖。例如,低功率裝置可產生第一幀102的第一色彩直方圖、第二幀104的第
二色彩直方圖及第三幀106的第三色彩直方圖。

處理系統內的大功率裝置(圖1中未展示)可對視頻流中的特定幀執行應用專有處
理。例如,在特定說明性實施例中,應用專有處理可包含確定特定物體(例如,手)是否
處于選定幀中。在其它實施例中,應用專有處理可包含確定是否觸發警告事件。警告事
件可對應于幀之間的條件中的改變。作為說明性、非限制性實例,警告事件可對應于患
者掉落床、房屋入侵、汽車駛入車道、人走過門等。在低功率裝置處產生圖像統計可比
在大功率裝置處執行應用專有處理消耗更少的電力。例如,產生第二圖像統計可比對第
二幀104執行應用專有處理消耗更少的電力。

在操作期間,相機(例如,攝像機)可在第一時間處俘獲第一幀102且處理系統可對
第一幀102執行圖像處理。例如,低功率裝置可產生第一幀102的第一圖像統計(例如,
第一強度直方圖及/或第一色彩直方圖),且大功率裝置可對第一幀102執行應用專有處
理以確定手在第一幀102中是否可見。在處理第一幀102之后,相機可在第二時間處俘
獲第二幀104。低功率裝置可產生第二幀104的第二圖像統計。如果大功率裝置確定手
在第一幀102中不可見,那么處理系統內的統計處理裝置108可將第二圖像統計與第一
圖像統計進行比較以確定是否對第二幀104執行應用專有處理(例如,以確定手在第二幀
104中是否可見)。在另一特定實施例中,執行應用專有處理可包含確定是否已經觸發警
告事件。例如,警告事件可對應于第一幀102與第二幀104之間的條件中改變。

例如,統計處理裝置108可接收第一圖像統計及第二圖像統計(例如,第N圖像統
計)。統計處理裝置108可確定第二圖像統計與第一圖像統計之間的第一改變量是否滿足
閾值。如果所述改變量不滿足閾值,那么處理系統可僅執行對第二幀104的部分處理(例
如,以產生第二幀104的第二圖像統計)且可繞過或放棄對第二幀104的應用專有處理。
如果改變量滿足閾值,那么處理系統可通過產生第二圖像統計以及對第二幀104執行應
用專有處理而對第二幀104執行更完整的處理。

對于灰度級圖像,當第一強度直方圖中的特定強度值的像素的第一計數與第二強度
直方圖中的特定強度值的像素的第二計數之間的差異大于特定值時,所述第一改變量可
滿足閾值。所述閾值可為用戶選定的閾值。作為非限制性實例,第一像素表示112及第
二像素表示114可各自包含兩千萬(20,000,000)像素(例如,第一和第二幀102、104是20
百萬像素圖像)。第一像素表示112可包含一千一百萬(11,000,000)白色像素(例如,一千
一百萬像素具有強度值零)且第二像素表示114可包含一千零五十萬(10,500,000)白色像
素(例如,五十萬像素的差異)。如果閾值是十萬像素,那么第一改變量(例如,所述差異)
滿足所述閾值且處理系統可對第二幀104執行應用專有處理以確定手在第二幀104中是
否可見。如果所述閾值是一百萬像素,那么所述第一改變量未能滿足所述閾值且處理系
統可繞過對第二幀104的應用專有處理以節約電力。

對于多頻譜圖像幀,當第一色彩直方圖中的特定色彩值的像素的第一計數及第二色
彩直方圖中的特定色彩的像素的第二計數大于特定值時,所述第一改變量可滿足閾值。
作為非限制性實例,第一像素表示112及第二像素表示114可各自包含二十百萬像素。
第一像素表示112可包含五百萬紅色像素且第二像素表示114可包含八百萬紅色像素(例
如,三百萬像素的差異)。如果閾值是兩百萬像素,那么第一改變量(例如,所述差異)滿
足所述閾值且處理系統可對第二幀104執行應用專有處理以確定手在第二幀104中是否
可見。如果閾值是四百萬像素,那么第一改變量未能滿足所述閾值且處理系統可繞過對
第二幀104的應用專有處理以節約電力。特定值范圍可以基于特定計算機視覺應用而用
于所述閾值。例如,與手檢測(或面部檢測)相關聯的計算機視覺應用可集中于與膚色相
關聯的色彩。

在處理第二幀104之后,處理系統可處理第三幀106。例如,低功率裝置可產生第
三幀106法第三圖像統計(例如,第三強度直方圖及/或第三色彩直方圖)。如果繞過對第
二幀104法應用專有處理,那么統計處理裝置108可確定第三圖像統計與第二圖像統計
之間的第二改變量是否滿足閾值。如果第二改變量滿足所述閾值,那么大功率裝置可對
第三幀106執行應用專有處理以確定手在第三幀106中是否可見。如果第二改變量不滿
足所述閾值,那么大功率裝置可繞過對第三幀106的應用專有處理以節約能量。

在特定實施例中,統計處理裝置108可確定第三圖像統計與第一圖像統計之間的第
三改變量是否滿足閾值。如果第三改變量滿足所述閾值,那么可對第三幀106執行應用
專有處理,且如果第三改變量未能滿足所述閾值,那么可繞過對第三幀106的應用專有
處理。基于第三改變量執行應用專有處理可降低歸因于發生在幀之間的最終導致大改變
的小改變(例如,圖像統計中的小改變)而錯過警告事件(例如,可見手)的可能性。另外,
可基于不滿足閾值的確定而跳過(例如,繞過)對不確定數目的幀的全處理。在特定實施
例中,可周期性地刷新圖像統計且可對任何第N幀執行全處理,即使第N幀不滿足閾
值也如此。

繞過對具有類似于前一幀的圖像統計的特定幀的應用專有處理可節約電子裝置中
的電力。例如,應用專有處理可利用處理系統內的大功率裝置。通過使用低功率裝置(例
如統計處理裝置108)產生及/或評估每一幀的統計,可作出特定幀實質上相同且僅需要對
相同幀中的一者執行應用專有處理的確定。因此,可通過放棄對相同幀的應用專有處理
而節約電力。

參看圖2,展示視頻流的圖像幀的部分像素表示的特定說明性實施例。例如,圖1
的第一幀102的特征可在于第一部分像素表示212且圖1的第二幀104的特征可在于第
二部分像素表示214。

第一部分像素表示212可包含像素的第一行202、像素的第一列204或兩者。像素
的第一行202及像素的第一列204可選擇包含在圖1的第一像素表示112中的像素。第
二部分像素表示214可包含像素的第二行222、像素的第二列224或兩者。像素的第二
行222及像素的第二列224可選擇包含在圖1的第二像素表示114中的像素。在特定實
施例中,像素的第一行202可對應于表示第一幀102中的區域的像素,且像素的第二行
222可對應于表示第二幀104中的相同區域的像素。另外,像素的第一列204可對應于
表示第一幀102中的區域的像素,且像素的第二列224可對應于表示第二幀104中的相
同區域的像素。

低功率裝置可基于像素的第一行202、像素的第一列204或其組合而產生第一幀102
的第一圖像統計。例如,第一圖像統計可對應于像素的第一行202的像素值的第一總和
(例如,rowsum[])。或者或另外,第一圖像統計可對應于像素的第一列204的像素值的
第一總和(例如,columnsum[])。大功率裝置可對第一幀102執行應用專有處理以確定手
在第一幀102中是否可見。在特定實施例中,第一圖像統計可對應于像素的兩個或更多
個行中的像素值的總和、像素的兩個或更多個列的總和,或像素的一或多個行及像素的
一或多個列的總和。

在處理第一幀102之后,低功率裝置可基于像素的第二行222、像素的第二列224
或其組合而產生第二幀104的第二圖像統計。例如,第二圖像統計可對應于第二行222
的像素值的第二總和。或者或另外,第二圖像統計可對應于像素的第二列224的像素值
的第二總和。在特定實施例中,第二圖像統計可對應于像素的兩個或更多個行中的像素
值的總和、像素的兩個或更多個列的總和,或像素的一或多個行及像素的一或多個列的
總和。

如果大功率裝置確定手在第一幀102中不可見,那么統計處理裝置108可將第二圖
像統計與第一圖像統計進行比較以確定是否對第二幀104執行應用專有處理(例如,確定
手在第二幀104中是否可見)。例如,統計處理裝置108可確定第二圖像統計與第一圖像
統計之間的第一改變量是否滿足閾值。如果改變量不滿足所述閾值,那么處理系統可僅
執行對第二幀104的部分處理(例如,產生第二幀104的第二圖像統計)且可繞過或放棄
對第二幀104的應用專有處理。如果所述改變量滿足閾值,那么處理系統可通過產生第
二圖像統計以及對第二幀104執行應用專有處理而對第二幀104執行更完整的處理。

當像素值的第一總和與像素值的第二總和之間的差異大于特定值時,第一改變量可
滿足閾值。例如,在說明性實施例中,當第一圖像統計對應于像素的第一列204中的像
素值的總和且第二圖像統計對應于像素的第二列224中的像素值的總和時,第一改變量
可未能滿足閾值。像素的第一列204中的每一像素是白色像素(例如,具有強度值零的像
素)。因此,像素的第一列204的強度值的總和可等于零。類似地,像素的第二列224
中的每一像素是白色像素。因此,第二列224的強度值的總和可等于零。因此,基于像
素值的第一總和與像素值的第二總和的比較,第一改變量可不滿足閾值。因此,可繞過
對第二幀104的應用專有處理。

然而,當第一圖像統計對應于像素的第一行202中的像素值的總和且第二圖像統計
對應于像素的第二行222中的像素值的總和時,第一改變量可滿足閾值。像素的第一行
202中的每一像素是白色像素。因此,像素的第一行202的強度值的總和可等于零。然
而,像素的第二行222中的一定數目的像素具有更大的強度值(例如,基于較暗區的更接
近255的強度值)。因此,像素的第二行222的強度值的總和可大于零。假設像素值的第
一總和與像素值的第二總和之間的差異滿足閾值,那么大功率裝置可對第二幀104執行
應用專有處理。

與產生整個幀的圖像統計相比,通過選擇幀中的特定行及/或列且基于選定行及/或
列產生關于幀的圖像統計,可節約電力。例如,低功率裝置可比產生第一幀102中的每
個像素的圖像統計利用更少的電力產生像素的第一行202的圖像統計。

參看圖3,展示可操作以基于圖像統計減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的
處理系統300的特定說明性實施例。處理系統300包含相機302、第一處理裝置304、
存儲器306、統計處理裝置108及第二處理裝置310。第二處理裝置310可為比第一處
理裝置304更高電力使用的裝置。在特定實施例中,第一處理裝置304可為統計產生器
且第二處理裝置310可為應用處理器。在特定實施例中,統計處理裝置108及第一處理
裝置304的功能可包含在單一低功率處理裝置(例如數字信號處理器(DSP))中。

相機302可俘獲多個圖像幀(例如,視頻流)。例如,相機302可在第一時間俘獲圖
1的第一幀102、在第二時間俘獲第二幀104,且在第三時間俘獲第三幀106。在俘獲特
定幀102到106之后,將特定幀提供給第一處理裝置304。

第一處理裝置304可經配置以在俘獲視頻流中的每一幀102到106時產生幀102到
106的圖像統計。例如,第一處理裝置304可基于圖1的對應像素表示112到116或圖
2的部分像素表示212、214而產生每一幀102到106的圖像統計。在產生圖像統計之后,
將圖像統計提供給存儲器306及統計處理裝置108。還可使用圖像統計識別每一幀102
到106的特性、每一幀102到106的俘獲時間等。

統計處理裝置108可經配置以從第一處理裝置304接收當前幀102到106(例如,最
近幀)的圖像統計。在特定實施例中,統計處理裝置108是另一低功率裝置。例如,統計
處理裝置108可比第二處理裝置310消耗更少的電力。統計處理裝置108可經配置以致
使將當前幀102到106提供給第二處理裝置310以用于應用專有處理。例如,統計處理
裝置108可響應于確定不存在先前幀而將當前幀102到106提供給第二處理裝置310。

如果已經處理先前幀,那么統計處理裝置108可確定當前幀的圖像統計與先前幀的
圖像統計之間的改變量是否滿足閾值。例如,統計處理裝置108可從存儲器306檢索先
前幀的圖像統計。如果改變量滿足閾值,那么統計處理裝置108可將當前幀提供給第二
處理裝置310以用于應用專有處理。否則,統計處理裝置108可確定節約電力且繞過對
當前幀的應用專有處理。

第二處理裝置310可以可操作以對當前幀執行計算機視覺應用及操作。。第二處理
裝置310可經配置以執行安全應用(例如,監視、入侵檢測、物體檢測、面部辨識等)、
環境用途應用(例如,照明控制)、物體檢測及跟蹤應用等。第二處理裝置310可包含色
彩單元312、照明單元314、特征提取單元316、分段單元318、姿勢檢測單元320、跟
蹤及預測單元322、分類單元324或其組合。色彩單元312可增強當前幀的色彩、曝光
及聚焦。照明單元314可增強幀的環境照明。特征提取單元316可從當前幀提取特定特
征。分段單元318可將當前幀分割為多個片段(例如,多組像素)。姿勢檢測單元320可
檢測位于當前幀中的特定特征的姿勢。跟蹤及預測單元322可確定當前幀中的特征的相
對位置且預測特征可在下一幀中哪里。分類單元324可對當前幀進行分類及/或檢測警告
事件。第二處理裝置310可包含用于處理計算機視覺應用的處理單元的任何組合。例如,
大功率裝置可包含額外的單元或更少的單元。

在操作期間,相機302可在第一時間俘獲第一幀102,且第一處理裝置304可產生
第一幀102的第一圖像統計。第一處理裝置304可將第一圖像統計提供給存儲器306。
另外,第一處理裝置304可將第一幀102及第一圖像統計提供給統計處理裝置108。統
計處理裝置108可輪詢存儲器306以確定其它先前幀的圖像統計是否存儲于存儲器306
中以用于比較。響應于確定沒有先前幀的圖像統計存儲于存儲器306中以用于比較,統
計處理裝置108可致使將第一幀102提供給第二處理裝置310,且第二處理裝置310可
對第一幀102執行應用專有處理以確定手在第一幀102中是否可見。

在俘獲第一幀102之后,相機302可在第二時間俘獲第二幀104,且第一處理裝置
304可產生第二幀104的第二圖像統計。第一處理裝置304可將第二圖像統計提供給存
儲器306。另外,第一處理裝置304可將第二幀104及第二圖像統計提供給統計處理裝
置108。

統計處理裝置108可輪詢存儲器306且檢索第一圖像統計。在檢索第一圖像統計之
后,統計處理裝置108可將第二圖像統計與第一圖像統計進行比較以確定是否將第二幀
104提供給第二處理裝置310以用于對第二幀104進行應用專有處理。在說明性實施例
中,應用專有處理可用于確定手在第二幀104中是否可見。例如,統計處理裝置108可
確定第二圖像統計與第一圖像統計之間的第一改變量是否滿足閾值。如果改變量不滿足
閾值,那么統計處理裝置108可確定節約電力且繞過對第二幀104的應用專有處理。如
果改變量滿足閾值,那么統計處理裝置108可將第二幀104提供給第二處理裝置310以
用于對第二幀104進行應用專有處理。

在俘獲第二幀104之后,相機302可在第三時間俘獲第三幀106,且第一處理裝置
304可產生第三幀106的第三圖像統計。第一處理裝置304可將第三圖像統計提供給存
儲器306。另外,第一處理裝置304可將第三幀106及第三圖像統計提供給統計處理裝
置108。

統計處理裝置108可輪詢存儲器306并檢索第一圖像統計、第二圖像統計或其組合。
如果統計處理裝置108確定繞過對第二幀104的應用專有處理,那么統計處理裝置108
可將第三圖像統計與第二圖像統計進行比較以確定是否對第三幀106執行應用專有處
理。或者,統計處理裝置108可將第三圖像統計與第一圖像統計或第一和第二圖像統計
的組合進行比較。

繞過對具有類似于先前幀的圖像統計的特定幀的應用專有處理可節約電子裝置中
的電力。例如,應用專有處理可利用處理系統(例如計算機視覺應用裝置)內的大功率裝
置(例如,通用處理器或圖形處理器)。通過使用低功率裝置(例如,數字信號處理器、專
用集成電路、現場可編程門陣列等)(例如統計處理裝置108),為產生及/或評估每一幀的
統計,可確定特定幀實質上相同且僅需要對相同幀中的一者執行應用專有處理。因此,
可通過放棄對相同或類似幀的應用專有處理而節約電力。

參看圖4,展示可操作以減少與計算機視覺應用相關聯的電力使用的處理系統400
的特定說明性實施例。處理系統400包含傳感器402、改變檢測電路414、應用處理器
418及存儲器420。在特定實施例中,改變檢測電路414可包含在第一處理路徑408(例
如,低功率處理路徑及/或低數據速率處理路徑)中。應用處理器418及存儲器420可包
含在第二處理路徑410(例如,高功率處理路徑及/或高數據速率處理路徑)中。

傳感器402可經配置以俘獲傳感器數據430(例如,多個圖像幀或視頻流)。在特定
實施例中,傳感器402可對應于圖3的相機302。在另一特定實施例中,傳感器402可
為環境光傳感器,例如如相對于圖8所描述的環境光傳感器840,或另一類型的傳感器。
傳感器數據430可包含第一傳感器數據(例如,圖1的第一幀102)、第二傳感器數據(例
如,圖1的第二幀104)、第三傳感器數據(例如,圖1的第三幀106)等。可將傳感器數
據430提供給第一處理路徑408的改變檢測電路414。

改變檢測電路414可將傳感器數據430的第一幀102與傳感器數據430的第二幀
104(或另一幀)進行比較以檢測幀102、104之間的改變量。為簡單說明起見,改變檢測
電路414將被描述為將第一幀102與第二幀104進行比較。然而,因為相對輕微的改變
可能出現在第一幀102與第二幀104之間,所以將了解,改變檢測電路414可將第一幀
102與進一步間隔開的幀進行比較以改變幀之間的檢測。

改變檢測電路414可包含“機載”存儲器以存儲第一幀102。當從傳感器402接收
傳感器數據430的第二幀104(或另一幀)時,改變檢測電路414可從機載存儲器檢索第
一幀102、比較幀102、104且基于所述比較而產生控制信號416。例如,改變檢測電路
414可基于所述比較(例如,基于第一幀102與第二幀104之間的類似性)而確定是否喚
醒應用處理器418。在特定實施例中,改變檢測電路414可將第一幀102的第一圖像統
計與第二幀104的第二圖像統計進行比較,如相對于圖1到3所描述。例如,改變檢測
電路414可對應于圖1到3的統計處理裝置108,且機載存儲器可對應于圖3的存儲器
306。

可將控制信號416提供給應用處理器418。控制信號416可指示是否“喚醒”應用
處理器418以對第二幀104執行應用專有處理(例如,計算機視覺應用專有處理)。例如,
如果改變檢測電路414確定第一幀102與第二幀104之間的改變量不滿足閾值,那么控
制信號416可使應用處理器418保持在“休眠”狀態中以節約電力。如果改變檢測電路
414確定第一幀102與第二幀104之間的改變量滿足閾值,那么控制信號416可喚醒應
用處理器418對第二幀104執行應用專有處理。因此,改變檢測電路414還可將傳感器
數據430(例如,第二幀104)提供給應用處理器418以進行計算機視覺應用專有處理。

應用處理器418可經配置以對第二幀104執行計算機視覺應用專有處理。作為非限
制性實例,應用處理器418可確定特定物體(例如,手)是否處于第二幀104中。因此,
應用處理器418可執行物體檢測/物體辨識計算機視覺應用專有處理。計算機視覺應用專
有處理的其它實例可包含安全應用(例如監視、入侵檢測、物體檢測、面部辨識等),環
境用途應用(例如,照明控制)、物體檢測及跟蹤應用等。如本文中所用,“計算機視覺應
用”及/或“計算機視覺應用專有處理”可對應于或包含無限數目的基于視頻/圖像數據
的應用。不希望本文中所使用的實例具限制性。

在特定實施例中,應用處理器418可執行如相對于圖13到27所描述的計算機視覺
應用專有處理。例如,應用處理器418可提取第二幀104的特征的第一子集、基于特征
的第一子集滿足分析準則而提取第二幀104的特征的第二子集,且至少部分基于特征的
第二子集而產生指示第二幀104的背景的背景數據。

應用處理器418還可將傳感器數據430(例如,經受計算機視覺應用專有處理的幀)
提供給存儲器420。因此,應用處理器418(及額外的處理器/處理資源)可在計算機視覺
應用專有處理期間從存儲器420存取傳感器數據430。在特定實施例中,存儲器420可
為雙倍數據速率(DDR)存儲器。例如,存儲器420可為DDR同步動態隨機存取存儲器
(DDRSDRAM)。

圖4的處理系統400可通過繞過對類似于先前幀的特定幀的計算機視覺應用專有處
理而減少電力消耗。例如,改變檢測電路414可基于當前幀與先前幀之間的比較而指示
(經由控制信號416)是否激活(例如,喚醒)應用處理器418。如果改變檢測電路414確定
當前幀與先前幀之間的差異不滿足閾值(例如,改變閾值),那么改變檢測電路414可確
定減活應用處理器418(例如,使應用處理器418保持在休眠狀態中)以節約電力。

參看圖5,展示可操作以減少與相關聯計算機視覺應用的電力使用的處理系統500
的特定說明性實施例。處理系統500包含傳感器502、選擇電路506、第一處理路徑508
及第二處理路徑510。

第一處理路徑508可包含信號分析器512及改變檢測電路514。第二處理路徑510
可包含應用處理器518及存儲器520。在特定實施例中,第一處理路徑508可為低功率
處理路徑及/或低數據速率處理路徑,且第二處理路徑510可為高功率處理路徑及/或高
數據速率處理路徑。例如,第一處理路徑508中的組件可比第二處理路徑510中的組件
消耗更少的電力。

傳感器502可經配置以俘獲傳感器數據(例如,多個圖像幀或視頻流)。在特定實施
例中,傳感器502可對應于圖3的相機302或圖4的傳感器402。傳感器數據可包含第
一傳感器數據(例如,圖1的第一幀102)、第二傳感器數據(例如,圖1的第二幀104)、
第三傳感器數據(例如,圖1的第三幀106)等。可將所述傳感器數據提供給選擇電路506。

選擇電路506可經配置以基于控制信號516(例如,反饋信號)將傳入幀(例如,傳感
器數據)提供給第一處理路徑508及/或將傳入幀提供給第二處理路徑510。在特定實施例
中,選擇電路506可實施為響應于控制信號516的多路復用器。選擇電路506可起初將
傳感器數據530(例如,經由低數據速率通道提供傳入幀)提供給信號分析器512以進行
處理。為了說明,選擇電路506可將第一幀102提供給信號分析器512,且選擇電路506
可將第二幀104提供給信號分析器512。

在接收第一幀102之后,信號分析器512可即刻分析第一幀102且將所述分析的第
一分析結果542提供給改變檢測電路514。在特定實施例中,信號分析器512可對應于
圖3的第一處理裝置304且以大體上類似的方式操作。改變檢測電路514可包含“機載”
存儲器以存儲第一分析結果542。在特定實施例中,改變檢測電路514可以與圖4的改
變檢測電路414大體上類似的方式操作。在接收第二幀104之后,信號分析器512可即
刻分析第二幀104且將所述分析的第二分析結果542提供給改變檢測電路514。

在特定實施例中,應用處理器518可產生分析配置數據534且將其提供給信號分析
器512及/或改變檢測電路514。分析配置數據534可指示將由信號分析器512及/或改變
檢測電路514分析的特定類型的特征(例如,將產生的特定類型的圖像統計)。將分析的
特定類型的特征可基于將由應用處理器518執行的特定計算機視覺應用。作為非限制性
實例,如果應用處理器518將執行物體檢測/辨識計算機視覺應用以檢測圖像幀中的
“手”,那么應用處理器518可提供分析配置數據534,使得信號分析器512產生具有“膚
色”色彩的像素的圖像數據。

改變檢測電路514可經配置以確定第一幀102與第二幀104之間的改變量(例如,第
一分析結果542(或第一傳感器數據)與第二分析結果542(或第二傳感器數據)之間的改變
量)。當所述改變量未能滿足閾值(例如,改變閾值)時,改變檢測電路514可產生具有第
一值的控制信號516。當所述改變量滿足閾值時,改變檢測電路514可產生具有第二值
的控制信號516。作為非限制性實例,當第一色彩直方圖(由信號分析器512產生)中的
特定色彩值(例如,棕色)的像素的第一計數與第二色彩直方圖(由信號分析器512產生)
中的特定色彩值的像素的第二計數之間的差異大于閾值時,所述改變量可滿足閾值。

如果控制信號516具有第一值(例如,指示所述改變量未能滿足閾值),那么選擇電
路506可將額外的幀(例如,傳感器數據530)提供給第一處理路徑508,使得信號分析器
512可產生額外幀的數據,且改變檢測電路514可確定與額外幀相關聯的改變量是否滿
足閾值。如果控制信號516具有第二值(例如,指示改變量滿足閾值),那么選擇電路506
可將傳感器數據532(例如,第二幀104及/或后續幀106)提供給第二處理路徑510以進
行應用專有處理(例如,計算機視覺應用專有處理)。例如,選擇電路506可經由高數據
速率通道將傳感器數據532提供給應用處理器518。

應用處理器518可經配置以對第二幀104執行計算機視覺應用專有處理。作為非限
制性實例,應用處理器518可確定特定物體(例如,手)是否處于第二幀104中。

在特定實施例中,應用處理器518可執行如相對于圖13到27所描述的計算機視覺
應用專有處理。例如,應用處理器518可提取第二幀104的特征的第一子集、基于特征
的第一子集滿足分析準則而提取第二幀104的特征的第二子集,且至少部分基于特征的
第二子集而產生指示第二幀104的背景的背景數據。在特定實施例中,第一處理路徑508
的組件(例如,信號分析器512及/或改變檢測電路514)可將分析反饋數據536提供給應
用處理器518。分析反饋數據536可包含傳感器數據530的分析結果542、分析結果的
準確度水平的指示、特征的第一和第二子集等。例如,改變檢測電路514可提取第二幀
104的特征的第一和第二子集且將所提取的特征提供給應用處理器518(經由分析反饋數
據536),使得應用處理器518可產生背景數據。

應用處理器518還可將傳感器數據532(例如,經受計算機視覺應用專有處理的幀)
提供給存儲器520。因此,應用處理器518(及額外處理器/處理資源)可在計算機視覺應
用專有處理期間從存儲器520存取傳感器數據532。在特定實施例中,存儲器520可為
DDR存儲器(例如,DDRSDRAM)。

圖5的處理系統500可通過繞過對類似于先前幀的特定幀的計算機視覺應用專有處
理而減少電力消耗。例如,改變檢測電路514可基于當前幀的圖像統計與先前幀的圖像
統計之間的比較而經由控制信號516指示是否激活(例如,喚醒)應用處理器518。如果
改變檢測電路514確定當前幀與先前幀之間的差異不滿足閾值(例如,改變閾值),那么
改變檢測電路514可確定減活應用處理器518(例如,使應用處理器518保持在休眠狀態
中)以節約電力。

因為應用處理器518可經由分析配置數據534指示(向第一處理路徑508的組件)與
計算機視覺應用“相關”的統計的類型,所以可減少由改變檢測電路514產生的錯誤肯
定的數目。例如,信號分析器512及改變檢測電路514可基于針對特定計算機視覺應用
修裁的圖像統計而確定是否喚醒應用處理器518,這與基于幀之間的“任何”改變作出
確定形成對比。減少錯誤肯定的數目還可節約電力(例如,基于不與計算機視覺應用相關
的圖像統計而減少激活第二處理路徑510的次數)。

參看圖6,展示可操作以減少與相關聯計算機視覺應用的電力使用的處理系統600
的另一特定說明性實施例。處理系統600包含傳感器602、預處理電路604、選擇電路
506、第一處理路徑608及第二處理路徑610。

第一處理路徑608可包含信號分析器512及改變檢測電路514。第二處理路徑610
可包含應用處理器518、存儲器520及一或多個額外處理器622。在特定實施例中,第
一處理路徑608可為低功率處理路徑,且第二處理路徑610可為高功率處理路徑。例如,
第一處理路徑608中的組件可比第二處理路徑610中的組件消耗更少的電力。

傳感器602可經配置以俘獲多個圖像幀(例如,視頻流)。在特定實施例中,傳感器
602可對應于圖3的相機302。由傳感器602俘獲的視頻流可提供給預處理電路604。預
處理電路604可經配置以對視頻流取樣以從所述視頻流產生一組幀(例如,圖1的第一幀
102、第二幀104及第三幀106)。例如,預處理電路604可以取樣速率對視頻流取樣,
使得在第一時間產生第一幀102,在第二時間產生第二幀104,且在第三時間產生第三
幀106。可將每一幀102到106提供給選擇電路506。

選擇電路506、信號分析器512、改變檢測電路514及應用處理器518可以如相對
于圖5所描述的類似方式操作。一或多個額外處理器622可從存儲器520存取傳感器數
據532以對傳感器數據532執行額外處理(例如,額外的計算機視覺應用專有處理),如
相對于圖7所描述。在特定實施例中,一或多個額外處理器422中的至少一者可對應于
或包含第二應用處理器或數字信號處理器(DSP)。

參看圖7,展示第二處理路徑610的特定說明性實施例。第二處理路徑610包含數
據總線702、應用處理器518、一或多個額外處理器622及控制總線710。所述一或多個
額外處理器622可包含第二應用處理器706及第M應用處理器708。在特定實施例中,
M可為大于或等于一的任何整數值。例如,如果M等于五,那么第二處理路徑610可
包含五個應用處理器。

每一應用處理器518、706、708可對應于處理核心、應用處理器子系統、處理資源
等。每一應用處理器518、706、708可消耗不同量的電力。例如,應用處理器518可消
耗第一量的電力,第二應用處理器706可消耗第二量的電力,且第M應用處理器708
可消耗第M量的電力。第一量的電力可小于第二量的電力,且第二量的電力可小于第M
量的電力。

選擇電路506可所述數據總線702將傳感器數據532(例如,第二幀104)提供給存
儲器520。每一應用處理器518、706、708可能夠經由數據總線702從存儲器520存取
傳感器數據532。例如,每一應用處理器518、706、708可耦合到數據總線702以從存
儲器520接收第二幀104(或第二幀104的經處理版本)。

應用處理器518可經配置以對傳感器數據532執行第一計算機視覺應用專有處理。
作為非限制性實例,應用處理器518可經配置以掃描第二幀104的像素以尋找特定色彩
(例如,與人類膚色相關聯的色彩以用于手檢測/辨識)。在應用處理器518對第二幀104
執行計算機視覺應用專有處理時,第二應用處理器706及第M應用處理器708可處于“休
眠”狀態中以節約電力。

如果應用處理器518檢測到特定事件,那么應用處理器518可請求第二應用處理器
706對第二幀104執行第二計算機視覺應用專有處理(例如,請求第二應用處理器706
從休眠狀態“喚醒”)。作為非限制性實例,如果應用處理器518檢測確定第二幀104
的特定像素具有特定色彩,那么應用處理器518可請求第二應用處理器706對第二幀104
執行第二計算機視覺應用專有處理(例如,物體檢測處理、物體辨識處理或其任何組合)。
應用處理器518可經由控制總線710與第二應用處理器706通信。例如,應用處理器518
可經由控制總線710將指令發送到第二應用處理器706以向第二應用處理器706警告所
述特定事件。

第二應用處理器706可確定是否對傳感器數據532(例如,第二幀104)執行第二計
算機視覺應用專有處理。所述確定可基于第二應用處理器706的處理能力、特定事件的
相關性等。如果第二應用處理器706確定對第二幀104執行第二計算機視覺應用專有處
理,那么第二應用處理器706還可確定是否在應用處理器518處中斷對第二幀104的計
算機視覺應用專有處理。

例如,第二應用處理器706可能夠對第二幀104執行第一和第二計算機視覺應用專
有處理。可基于第二應用處理器706處的確定而在應用處理器518處中斷對第二幀104
的計算機視覺應用專有處理。在此實施例中,第二應用處理器706可將指令發送到應用
處理器518(經由控制總線710)以進入休眠狀態,且第二應用處理器706可對第二幀104
執行第一計算機視覺應用專有處理。例如,如果第二應用處理器706能夠對第二幀104
執行第一計算機視覺應用專有處理,那么可減活應用處理器518以節約電力。

如果第二應用處理器706確定放棄對第二幀104的第二計算機視覺應用專有處理,
那么第二應用處理器706可發送拒絕執行第二計算機視覺應用專有處理的指示。例如,
第二應用處理器706可經由控制總線710將所述指示發送到應用處理器518。在特定實
施例中,第二應用處理器706可基于特定事件而發送指令以致使應用處理器518停止請
求第二應用處理器706執行第二計算機視覺應用專有處理。另外,第二應用處理器706
可“編程”應用處理器518以對特定事件進行故障檢測,使得應用處理器518在發生所
述特定事件之后不即刻喚醒第二應用處理器706。因此,第二應用處理器706可控制應
用處理器518的狀態(例如,休眠狀態或激活狀態),且第二應用處理器706還可編程應
用處理器518而以更有效的方式運作。

第M應用處理器708可以與第二應用處理器706相對于應用處理器518操作大體上
類似的方式相對于第二應用處理器706及應用處理器518而操作。例如,第M應用處理
器708可經配置以對第二幀104執行第M計算機視覺應用專有處理、第二計算機視覺應
用專有處理及第一計算機視覺應用專有處理。以與第二應用處理器706類似的方式,應
用處理器708可拒絕執行第M計算機視覺應用專有處理、控制另一應用處理器518、706
的狀態、編程另一應用處理器518、706而以更有效的方式操作等。

第二處理路徑610可通過選擇性地減活一或多個應用處理器518、706、708以增加
處理效率而減少電力消耗。例如,更復雜(例如,能夠執行更多的計算機視覺應用專有處
理功能)且消耗更多電力的應用處理器可控制較不復雜且消耗較少電力的應用處理器的
狀態。因此,如果活動應用處理器能夠執行較低功率應用處理器的計算機視覺應用專有
處理功能,那么所述活動應用處理器可指令所述較低功率應用處理器進入休眠狀態中以
節約電力。

參看圖8,展示可操作以減少與相關聯計算機視覺應用的電力使用的處理系統800
的另一特定說明性實施例。處理系統800包含傳感器802、系統控制器806、第一處理
路徑808及第二處理路徑810。在圖8中,傳感器802包含環境光傳感器840及相機842。
在替代實施例中,可包含不同數目及/或類型的傳感器。第一處理路徑808可包含信號分
析器512、激活分析器814及減活分析器816。第二處理路徑810可包含物體檢測器850、
物體識別符852、活動分類器854及用戶接口856。

環境光傳感器840可經配置以檢測視野中的光及/或運動。例如,環境光傳感器840
可為低功率及低分辨率的基于微機電系統(MEMS)的相機,其用以確定光或運動是否存
在于視野中。如果環境光傳感器840檢測到視野中的運動及/或光,那么環境光傳感器
840可將第一值(例如,邏輯高電壓值)提供給系統控制器806以作為傳感器狀態882。或
者,如果環境光傳感器840未檢測到視野中的運動及/或光,那么環境光傳感器840可將
第二值(例如,邏輯低電壓值)提供給系統控制器806以作為傳感器狀態882。

基于傳感器狀態882,系統控制器806可選擇性地激活或減活相機842。例如,當
環境光傳感器840檢測到視野中的光及/或運動時,系統控制器806可提供傳感器配置數
據880以激活相機842。當激活相機842時,相機842可將低速率數據834(例如,傳感
器數據530)提供給信號分析器512。或者,當環境光傳感器840未檢測到視野中的光及/
或運動時,系統控制器806可提供傳感器配置數據880以減活相機842。當在視野中未
檢測到光及/或運動時減活相機842可節約電力。在特定實施例中,傳感器配置數據880
還可指示視野中在其處檢測到光及/或運動的部分(例如,位置)。

雖然圖8中的傳感器802描繪環境光傳感器840及相機842,但在其它實施例中,
可使用經配置以在第一模式(例如,低功率模式)及第二模式(例如,高功率模式)中操作的
單一相機。例如,在低功率模式中,所述相機可經配置以檢測視野中的光及/或運動。在
檢測到所述光及/或運動之后,相機可即刻進入大功率模式中且將低速率數據834(例如,
傳感器數據530)提供給信號分析器512。

信號分析器512可將分析結果542提供給激活分析器814及減活分析器816。在特
定實施例中,激活分析器814及減活分析器816可對應于圖4的改變檢測電路414或圖
5的改變檢測電路514。例如,激活分析器814可基于分析結果542(例如,如果第一傳
感器數據與第二傳感器數據之間的改變量滿足改變閾值)而產生激活信號844。系統控制
器806可將激活信號844提供給第二處理路徑810以激活(例如,喚醒)第二處理路徑810
中的組件。或者,減活分析器816可基于分析結果542(例如,如果第一傳感器數據與第
二傳感器數據之間的改變量未能滿足閾值)而產生減活信號846。系統控制器806可將減
活信號提供給第二處理路徑810以減活第二處理路徑810中的組件。

如果激活第二處理路徑810,那么相機842可將高速率數據832提供給第二處理路
徑810中的組件以用于計算機視覺應用專有處理。例如,物體檢測器850可檢測高速率
數據832的幀中的物體,物體識別符852可識別所述物體,活動分類器854可對所識別
的物體進行分類等。在特定實施例中,物體檢測器850可對應于圖7的應用處理器518,
物體識別符852可對應于圖7的第二應用處理器706,且活動分類器854可對應于圖7
的第M應用處理器708。雖然圖8中的第二處理路徑810包含物體檢測器850、物體識
別符852及活動分類器854,但在其它實施例中,第二處理路徑810可包含額外或不同
的組件。例如,第二處理路徑810中的組件可基于計算機視覺應用。用戶接口856可經
配置以向用戶(例如,在顯示裝置處)顯示物體檢測器850、物體識別符852、活動分類器
或其任何組合的輸出。

在特定實施例中,第二處理路徑810可經由系統控制器806將狀態指示848提供給
第一處理路徑808。狀態指示848可向第一處理路徑808指示第二處理路徑810中的特
定組件是活動還是閑置。

參看圖9,展示可操作以減少與相關聯計算機視覺應用的電力使用的處理系統900
的另一特定說明性實施例。處理系統900包含傳感器402、視頻前端(VFE)Lite子系統
904、低功率計算機視覺子系統(LPCVSS)906、低功率應用子系統(LPASS)908、應用處
理器子系統(APSS)910、一或多個其它處理器912,及數據總線916。在特定實施例中,
LPASS908可對應于圖7的應用處理器518且可以大體上類似的方式操作,APSS910
可對應于圖7的第二應用處理器706且可以大體上類似的方式操作,且一或多個其它處
理器912可對應于圖7的第M應用處理器708且可以大體上類似的方式操作。

LPASS908、APSS910及一或多個其它處理器912可各自對應于處理核心、應用處
理器子系統、處理資源等。LPASS908可消耗第一量的電力,APSS910可消耗第二量的
電力且額外處理器912可消耗第三量的電力。第一量的電力可小于第二量的電力,且第
二量的電力可小于第三量的電力。

傳感器402可將傳感器數據430(例如,第一幀102、第二幀104、第三幀106等)
提供給VFE-Lite904。在接收第一幀102之后,VFE-Lite904可即刻分析第一幀102且
將所述分析的第一分析結果542提供給LPCVSS906。在特定實施例中,VFE-Lite904
可對應于圖3的第一處理裝置304或圖5的信號分析器512且以大體上類似的方式操作。
LPCVSS906可包含“機載”存儲器以存儲第一分析結果542。在特定實施例中,LPCVSS
906可以與圖4的改變檢測電路414或圖5的改變檢測電路514大體上類似的方式操作。
在接收第二幀104之后,VFE-Lite904可即刻分析第二幀104且將所述分析的第二分析
結果542提供給LPCVSS906。

另外,VFE-Lite904可經由數據總線916將傳感器數據430(例如,第二幀104)提供
給DDR914。LPCVSS906、LPASS908、APSS910及額外處理器912可能夠經由數據
總線916從DDR914存取傳感器數據430。例如,LPCVSS906、LPASS908、APSS910
及額外處理器912可耦合到數據總線916以從DDR914接收第二幀104(或第二幀104
的經處理版本)。

LPCVSS906可經配置以確定第一幀102與第二幀104之間的改變量(例如,第一分
析結果542(或第一傳感器數據)與第二分析結果542(或第二傳感器數據)之間的改變量)。
當所述改變量未能滿足閾值(例如,改變閾值)時,LPCVSS906可產生具有第一值的控制
信號920。當所述改變量滿足閾值時,LPCVSS906可產生具有第二值的控制信號516。

在圖9的所說明的實施例中,控制信號920具有指示所述改變量未能滿足閾值的第
一值。因此,LPASS908、APSS910及一或多個額外處理器912處于休眠狀態中,如經
由陰影線圖案所指示。例如,LPCVSS906可基于所述改變量而向LPASS908指示(經由
控制信號920)保持在休眠狀態中。因此,在圖9的所說明的實施例中,可關閉LPASS908、
APSS910及一或多個額外處理器912而節約電力,因為可繞過對當前幀的計算機視覺應
用專有處理。

在圖10的所說明的實施例中,處理系統900可處于部分功率模式中。為了說明,
控制信號920可具有指示改變量滿足閾值的第二值。例如,LPCVSS906可檢測“活動”
(例如,當前幀與先前幀之間的改變)且向LPASS908發信號以對當前幀執行計算機視覺
應用專有處理。當LPASS908接收控制信號920時,LPASS908可“喚醒”且對傳感器
數據430執行第一計算機視覺應用專有處理。作為非限制性實例,LPASS908可經配置
以掃描第二幀104的像素以尋找特定色彩(例如,與人類膚色相關聯的色彩以用于手檢測
/辨識)。作為另一非限制性實例,LPASS908可產生局部化的“關注區”(ROI)以確定ROI
中的活動是否滿足閾值。如果ROI中的活動不滿足所述閾值,那么LPASS908可“關閉”
APSS910及其它處理器912且可“丟棄”當前幀。關閉APSS910及其它處理器912可
減少電力消耗。

在圖11的所說明的實施例中,處理系統900可處于全功率模式中。例如,如果ROI
中的活動滿足閾值,那么LPASS908可經由控制信號922請求APSS910對第二幀104
執行第二計算機視覺應用專有處理(例如,請求APSS910從休眠狀態“喚醒”)。作為非
限制性實例,如果LPASS908檢測確定第二幀104的特定像素具有特定色彩,那么LPASS
908可請求APSS910對第二幀104執行第二計算機視覺應用專有處理(例如,物體檢測
處理、物體辨識處理,或其任何組合)。LPASS908可經由IPC控制與APSS910通信。

類似地,APSS910可經由控制信號924請求額外處理器912對第二幀104執行第
三計算機視覺應用專有處理(例如,請求額外處理器912從休眠狀態“喚醒”)。APSS910
可經由IPC控制與額外處理器912通信。

因此,相對于圖9到11描述的實施例可通過選擇性地減活一或多個處理器/子系統
以增加處理效率而減少電力消耗。

可將輸入提供給計算機視覺應用處理器的傳感器(例如,圖4的傳感器402)的實例
包含永啟相機。永啟相機可包含在多種移動裝置中的任一者中及/或與多種移動裝置中的
任一者通信地耦合。例如,圖12是可利用永啟相機的移動裝置1200的實施例的圖解。
移動裝置1200包含移動電話1200-1、平板計算機1200-2及頭戴式顯示器(HMD)1200-3。
雖然圖12中未展示,但移動裝置1200可包含個人數字助理(PDA)、筆記本計算機、個
人媒體播放器、游戲裝置、相機、視頻記錄器及類似者。移動裝置1200可包含一或多
個可穿戴裝置(例如,頭盔相機、運動相機等),其可跨越用戶的身體而分布。多個裝置(例
如,可穿戴裝置)可與背景確定引擎通信地連接及/或由背景確定引擎管理,如參考圖13
進一步描述。

此外,移動裝置的樣式、大小、功能性及/或其它特征可在相同類型的不同移動裝置
之間變化。移動裝置1200可包含定位在移動裝置1200上的多種位置中的任一者處的一
或多個相機1210(例如,圖3的相機302、圖8的相機842)。移動電話100-1例如可包
含前向相機1210-1及/或后向相機1210-2。平板計算機1200-2可包含其它表面(例如,
側面及/或背面)上的前向相機1210-3及/或額外相機1210-4,其可面向其它方向。HMD
100-3可具有定位在HMD1200-3的顯示器1220之間(如所展示)及/或HMD1200-3的另
一位置處的外向相機1210-5。

移動裝置的相機1210中的任一者或全部可用作永啟相機,其取決于所要的功能性。
雖然一些實施例可利用具有適應永啟功能性的特定特征(例如,廣角、魚眼、低功率、低
分辨率等)的專用于永啟功能性的特定相機,但實施例可另外或替代地利用多種相機類型
(例如,紅外、紫外、光譜儀、高分辨率、前向等)中的任一者來用于永啟功能性。其中
移動裝置包含多個相機的實施例可使得用戶能夠選擇相機以用作永啟相機及/或移動裝
置可在某些情形中在不同相機之間雙態切換。

移動裝置的實施例可不同于圖12中展示的移動裝置1200。例如,另外或作為嵌入
移動裝置內的相機的替代方案,特定實施例可包含與相機物理上分開但與其通信地耦合
(例如,經由無線或有線技術)的移動裝置。其它傳感器還可與移動裝置物理上分開但與
其通信,使得相機及/或其它傳感器可例如在用戶的身體上及/或周圍的各種位置處分布。

圖13是說明裝置的實施例可如何在背景確定中利用傳感器及其它信息的輸入/輸出
圖,其可影響永啟相機的取樣速率的調制。這些背景確定可由例如由移動裝置1200中
的一或多者的軟件及/或硬件執行的背景確定引擎1380作出。背景確定引擎1380可為移
動裝置1200中的一或多者的更大軟件及/或硬件應用的部分或集成到其中。例如,背景
確定引擎1380的一或多個組件可為以下各者的部分或集成到其中:應用處理器(例如,
圖3的第二處理裝置310、圖4的應用處理器418、圖5到7的應用處理器518、一或多
個額外處理器622、圖7的第二應用處理器706及/或第M應用處理器708)、圖8的物
體檢測器850、物體識別符852、活動分類器854、激活分析器814、減活分析器816、
系統控制器806、圖9到11的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、APSS910、一
或多個其它處理器912、改變檢測電路(例如,圖4的改變檢測電路414及/或圖5的改變
檢測電路514)、圖5的信號分析器512,或其組合。背景確定引擎1380可從各種組件接
收數據以便作出背景確定,包含光傳感器1310(其可包含例如圖8的環境光傳感器840、
紫外光(UV)傳感器、UV-A傳感器、UV-B傳感器、紅色-綠色-藍色(RGB)傳感器及類似
者)、麥克風1320、運動/定向檢測器1330(其可包含例如一或多個陀螺儀、磁力計(及/
或其它類型的羅盤)、加速度計及類似者)、相機1210(例如,圖3的相機302及/或圖8
的相機842)、無線通信接口1340(其可包含例如第二代(2G)調制解調器、第三代(3G)調
制解調器、第四代(4G)調制解調器、無線保真(WiFi)接口、全球微波接入互操作性(WiMax)
接口及/或另一無線接口,例如(藍牙SIG公司的注冊商標)接口或
(藍牙SIG公司的注冊商標)低能量(LE)接口)、衛星定位接收器1350及/或其
它傳感器1360(例如,圖4的傳感器402、圖5的傳感器502、圖6的傳感器602、高度
計、接近度傳感器、壓縮成像傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器、觸摸傳感器、指紋傳
感器及類似者)。

在特定實施例中,背景確定引擎1380可從地圖1370、運動模型1390及/或應用程
序數據1395(例如,計算機視覺應用數據)接收數據。取決于所要的功能性,所述組件中
的一或多者可集成到移動裝置1200中的一或多者中及/或與移動裝置1200中的一或多者
分開(例如經由有線及/或無線連接進行通信,如先前描述)。

一或多個相機1210可集成到移動裝置1200中的一或多者中及/或與其通信地耦合。
此外,相機1210中的任一者或全部可被指定為永啟相機。背景確定引擎1380可作出此
指定。不僅永啟相機的取樣速率可被背景確定引擎1380的背景確定影響,還可處理來
自永啟相機(及/或其它相機1210)的圖像以用于進一步的背景確定。

背景確定可導致調制永啟相機的取樣速率(其可為由軟件應用錨硬件默認選擇的初
始取樣速率)。可將所述取樣速率調制到廣泛多種取樣速率中的任一者。例如,初始取樣
速率可為每4到5秒一個樣本。然而,某些背景確定可致使將取樣速率增加到每秒30
個樣本(即,30幀/秒))或更多。其它確定可導致將取樣速率減小到例如每5分鐘一次及/
或完全抑制取樣。背景確定可產生從零(即,無取樣)到在永啟相機的硬件和/或軟件約束
下可實行的最高速率的取樣速率。另外或替代地,如下文更詳細地描述,實施例可實現
在多傳感器系統中基于背景確定而選擇性地觸發永啟相機及/或選擇性地激活某些傳感
器(例如,相機、光傳感器、運動檢測器、麥克風等)。

光傳感器1310可包含多種光敏傳感器中的任一者,例如活動光傳感器、RGB傳感
器、紫外光(UV)傳感器及類似者。所述光傳感器1310通常消耗比永啟相機少得多的電
力且可以用于確定移動裝置1200中的一或多者的背景。例如,一或多個光傳感器1310
可定位成確定永啟相機暴露于的光強度。如果檢測到的光強度低于一定閾值,那么背景
確定引擎1380可確定永啟相機處于口袋或錢包中或變暗房間中,在此情況下,可減小
或暫停永啟相機的取樣速率。

一些實施例可具有可用作永啟相機的多個相機1210。其中光照條件可由于相機位置
而變化,且一或多個光傳感器1310定位成與每一相機對應,背景確定引擎1380可基于
來自光傳感器1310的光強度數據而確定多個相機1210中的哪一者用作永啟相機。

另外或替代地,背景確定引擎1380可使用運動/定向檢測器1330、運動模型1390
及/或光傳感器1310以確定移動裝置的位置及/或相對于用戶的永啟相機位置(例如,在
桌子上或用戶的手、包袋、襯衫口袋、褲子口袋、皮套等中),且相應地調制永啟相機的
取樣速率。例如,如果在口袋、包袋、錢包或皮套中檢測到移動裝置及/或移動裝置暴露
于在一定閾值以下的光,那么到永啟相機的視線可能被阻擋,且可減小永啟相機的取樣
速率。在特定實施例中,永啟相機的取樣速率可減小到零,從而暫停圖像俘獲。在其中
永啟相機的所俘獲圖像由生活記錄應用使用以自動收集用戶的生活的照片記錄的場景
中,此功能性可導致當照片提供極少或沒有有用的信息時(例如在夜間,當永啟相機處于
口袋、包袋中時,以此類推)避免不必要的圖像俘獲且提供顯著的電力節省。運動/定向
檢測器1330及/或運動模型1390還可使得背景確定引擎1380能夠確定攜載移動裝置
1200中的一或多者及/或與移動裝置1200中的一或多者相關聯的用戶的狀態。實例包含
行走、跑步、鍛煉、在途中及可涉及可檢測的移動及/或定向的其它此類活動。此外,用
戶狀態可影響如何調制永啟相機。例如,永啟相機可經配置以在用戶狀態指示在室外的
移動的情況下(例如,其中用戶的環境可能頻繁改變)增加取樣速率。另一方面,指示在
室內的相對非活動狀態的用戶狀態可致使背景確定引擎1380減小永啟相機的取樣頻率。

背景確定引擎1380還可利用來自麥克風1320的數據以檢測某些音頻活動及方向。
來自麥克風1320的數據可用于確定特定活動(例如,會議或對話)正在發生。來自麥克風
1320的數據可用于調制永啟相機的取樣頻率,從而例如當檢測到聲音時增加取樣速率。

在特定實施例中,移動裝置可利用多個相機1210中的任一者作為永啟相機。從麥
克風數據導出的音頻方向性可用于確定聲音來自的方向。可能面向所述聲音的所述方向
的對應相機可隨后被指定為永啟相機以基于音頻活動的方向而俘獲圖像。由面向音頻活
動的方向的相機俘獲的圖像還可能包含關于揚聲器身份、揚聲器的情緒、揚聲器的表達
的視覺信息、對應于音頻活動的視覺場景,及類似者。麥克風1320可包含一或多個低
功率麥克風活動檢測器以確定音頻方向性。

音頻方向性及用戶狀態確定可以用于其中多個相機1210的移動裝置1200中的一或
多者在執行生活記錄應用的場景中。在會議背景中,用戶可將移動裝置1200中的一或
多者放置在桌子上,在其處背景確定引擎1380可使用麥克風1320及/或其它組件確定用
戶狀態(例如,“在會議中”),且充分利用麥克風1320的音頻方向性信息基于用戶狀態
而確定從哪一1210取樣及/或如何調制(例如,增加或減小)相機的取樣速率。當用戶在
他的或她的辦公室中工作時,背景確定引擎可利用音頻數據(例如,使用音頻環境群集及
/或其它音頻分析技術)確定此用戶狀態(例如,“在辦公室中工作”),且基于用戶狀態而
減小取樣速率或關閉永啟相機,直到檢測到音頻氛圍中的改變為止。

背景確定引擎1380還可使用來自運動/定向檢測器1330的數據確定背景信息,例如
用戶可參與的活動(例如,行走、跑步、在途中等)。來自運動/定向檢測器1330的數據
可與運動模型1390進行比較,所述運動模型可模型化用戶的不同活動及/或其它狀態以
作出確定。如果例如所感測運動在一定活動的模型化運動的閾值可能性內(即,所感測運
動在閾值內類似于模型化運動),那么背景確定引擎1380可確定用戶參與所述活動。在
一些實施例中,數據可由分類器(例如絕對運動分類器或相對或全運動分類器)處理,或
所述數據可由計步器模塊或功能處理。

背景確定引擎1380可基于用戶(例如,用戶狀態)及/或移動裝置1200的速度、運動
及/或所確定的背景而調制永啟相機的取樣速率。例如,如果背景確定引擎1380確定用
戶參與涉及相對高量的移動的某些活動(例如跑步或跳躍),那么背景確定引擎1380可相
應地調整永啟相機的取樣速率。例如,響應于檢測到用戶移動,背景確定引擎1380可
減小或暫停從永啟相機取樣。

類似地,背景確定引擎1380可通過估計來自運動/定向檢測器1330及/或來自位置
信息(其可例如使用衛星定位接收器1350、能夠提供定位及/或速度信息的無線通信接口
1340及類似者確定)的速度而確定用戶以一定速度行進。如果速度在某一閾值以上,那
么背景確定引擎1380可減小或暫停從永啟相機取樣以減小俘獲模糊圖像的可能性。另
外或替代地,速度可以用于確定用戶狀態,其可隨后用于確定可如何調制永啟相機的取
樣。

背景確定引擎1380還可使用來自運動/定向檢測器1330的定向信息確定是否調制永
啟相機的取樣速率及/或當與一或多個其它組件組合時基于所感測的定向及/或運動而指
定用于永啟功能性的相機。例如,背景確定引擎1380可在確定由永啟相機取得的先前
圖像在某一使用情況下(例如,指向天空或天花板)不提供信息且移動裝置l200中的一或
多者及/或永啟相機自從先前圖像的俘獲時間以來已經處于絕對靜止的情況下抑制永啟
相機的圖像俘獲。基于地理柵欄及相關地點(POR)的觸發還可用于背景確定,其可影響
永啟相機的取樣速率。

參看圖14,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例且一般標示為
1400。系統1400可包含裝置1402。裝置1402可包含處理器1410、多媒體內容分類器
1412及存儲器1408。多媒體內容分類器1412可包含特征集合提取器1414、特征集合群
集器1416、特征集合分類器1418、場景改變檢測器1460、模糊圖像檢測器1462或其任
何組合。在特定實施例中,多媒體內容分類器1412的一或多個組件可為以下各者的部
分或集成到其中:圖3的第一處理裝置304、統計處理裝置108、第二處理裝置310、圖
4的改變檢測電路414、應用處理器418、圖5的選擇電路506、應用處理器518、信號
分析器512、改變檢測電路514、圖6的一或多個額外處理器622、第二應用處理器706、
第M應用處理器708、圖8的物體檢測器850、物體識別符852、活動分類器854、用戶
接口856、激活分析器814、減活分析器816、系統控制器806、圖9的VFE-Lite904、
LPCVSS906、LPASS908、APSS910、一或多個其它處理器912、圖13的背景確定引
擎1380,或其組合。

存儲器1408可包含閾值數據1434、選擇準則1438、分類模型1428、用戶偏好1422、
時戳1494、特征集合數據1432、背景數據1490、中間背景數據1492、應用1444,或其
任何組合。在特定實施例中,存儲器1408的至少一部分可對應于圖3的存儲器306、圖
4的存儲器420、圖5的存儲器520、圖9的DDR914,或其組合。如本文中所用,圖像
的“背景”可包含從圖像推斷或確定的信息及/或從其提取的特征。例如,圖像的背景可
包含特定位置、特定人員、特定物體、特定活動或其任何組合。為了說明,在特定會議
室中參加會議的特定人員的圖像的背景可包含特定人員(例如,“約翰”)、參加所述會議
的活動(例如,“所參加的群組會議”)、特定會議室(例如,“房間2.134”)、會議室中的
物體(例如,“白板”),或其任何組合。

閾值數據1434可包含一或多個閾值持續時間1480、閾值置信水平1482、閾值銳度
水平1484、閾值電池電力1486、閾值帶寬1488,或其任何組合。選擇準則1438可包含
資源預算1420(例如,待激活的同構或異構處理器核心的閾值數目)、使用情況1436、
關注區1478,或其任何組合。在特定實施例中,裝置1402可從用戶1452經由用戶輸入
1430接收對應于閾值數據1434、選擇準則1438或兩者的一或多個值。在特定實施例中,
多媒體內容分類器1412可基于與一或多個圖像相關聯的對應值而產生對應于閾值數據
1434的一或多個值。例如,多媒體內容分類器1412可基于一定數目的先前處理及/或俘
獲的圖像的平均銳度而確定閾值銳度水平1484。

裝置1402可耦合到一或多個圖像傳感器及顯示器1406或與其通信。所述一或多個
圖像傳感器可包含第一圖像傳感器1404、第N圖像傳感器1440,或圖像傳感器的組合。
在特定實施例中,裝置1402可為經配置以經由第一圖像傳感器1404、第N圖像傳感器
1440或從圖像傳感器的組合俘獲圖像的移動裝置。在特定實施例中,第一圖像傳感器
1404、第N圖像傳感器1440或一或多個其它傳感器可集成到移動裝置的相機中。所述
一或多個圖像傳感器可對應于圖3的相機302、圖4的傳感器402、圖5的傳感器502、
圖6的傳感器602、圖8的傳感器802、圖12的相機1210、一或多個其它傳感器1360,
或其組合。

裝置1402可包含比圖14中說明的組件更少或更多的組件。例如,裝置1402可包
含一個以上處理器、可包含一個以上存儲器或兩者。裝置1402可包含連網或分布式計
算系統。在特定說明性實施例中,裝置1402可包含移動通信裝置、智能電話、蜂窩式
電話、膝上型計算機、計算機、平板計算機、個人數字助理、顯示裝置、電視、游戲控
制臺、音樂播放器、無線電裝置、數字視頻播放器、數字視頻光盤(DVD)播放器、調諧
器、相機、導航裝置,或其任何組合。此類裝置可包含用戶接口,例如觸摸屏、話音辨
識能力,或其它用戶接口能力。

在操作期間,裝置1402可從圖像傳感器(例如,第一圖像傳感器1404)接收感測數
據(例如,第一感測數據1470)。第一感測數據1470可與圖像相關。例如,第一圖像傳
感器1404可俘獲所述圖像且可將與所述圖像相關的第一感測數據1470發送到裝置
1402。第一圖像傳感器1404可基于各種觸發而產生第一感測數據1470,如參考圖19及
27進一步描述。例如,第一圖像傳感器1404可以數據取樣間隔(例如,每分鐘一次)周
期性地俘獲圖像且可將與所述圖像相關的感測數據(例如,第一感測數據1470)周期性地
發送到裝置1402。第一圖像傳感器1404可基于滿足閾值圖像俘獲持續時間(例如,閾值
持續時間1480)的確定而俘獲圖像。例如,所述閾值圖像俘獲持續時間可指示俘獲圖像
之間的特定數據取樣間隔(例如,1分鐘)。當在俘獲先前圖像之后過去了特定數據取樣
間隔時可滿足閾值圖像俘獲持續時間。

作為另一實例,第一圖像傳感器1404可基于裝置1402處的可用的帶寬滿足閾值帶
寬(例如,閾值帶寬1488)、可用的電池電力滿足閾值電池電力(例如,閾值電池電力1486)
或兩者的確定而產生第一感測數據370。作為另一個實例,第一圖像傳感器1404可基于
用戶偏好(例如,用戶偏好1422)、基于用戶輸入(例如,用戶輸入1430)或其任何組合而
產生第一感測數據1470。

作為另一實例,第一圖像傳感器1404可基于從裝置1402接收的圖像俘獲請求(例如,
第一圖像俘獲請求1472)而產生第一感測數據1470。為了說明,響應于確定激活各種觸
發中的一或多者,多媒體內容分類器1412可將第一圖像俘獲請求1472發送到第一圖像
傳感器1404。多媒體內容分類器1412可從第一圖像傳感器1404接收第一感測數據1470。

特征集合提取器1414可從第一感測數據1470提取特征的第一子集(例如,特征1442
的子集)。例如,特征集合提取器1414可計算圖像的一或多個視覺描述符。在特定實施
例中,特征集合提取器1414可基于滿足提取準則的確定而提取圖像的特征的第一子集。
例如,在第一感測數據1470指示所述圖像相對于先前圖像的改變的情況下可滿足所述
提取準則。為了說明,在對應于第一感測數據1470的第一圖像統計與對應于先前圖像
的第二圖像統計之間的差異滿足改變閾值的情況下可滿足提取準則,如本文中所描述。
將了解,基于確定第一感測數據1470不滿足所述提取準則而制止提取特征的第一子集
可節約裝置1402的資源。例如,所述圖像可類似于先前圖像且可被忽視(例如,可跳過
對所述圖像的處理)且裝置1402的資源可用于處理下一圖像。在特定實施例中,存儲器
1408可在多媒體內容分類器1412的外部,存儲器1408可存儲第一感測數據1470,且
提取特征的第一子集可包含存取存儲器1408。

在特定實施例中,特征集合提取器1414可基于選擇標準(例如,選擇準則1438)而
選擇特征的第一子集,如參考圖18到21進一步描述。選擇準則1438可包含資源預算(例
如,資源預算1420)、使用情況(例如,使用情況1436)、關注區(例如,關注區1478),
或其任何組合。在特定實施例中,特征集合提取器1414可提取少于特征集合提取器1414
能夠從第一感測數據1470提取的全部特征。每一提取特征可具有對應的置信水平或與
其相關聯。或者或另外,可從多個所提取的特征確定(例如,通過平均)總置信水平。如
果多媒體內容分類器1412基于與特征的第一子集相關聯的分析準則(例如,置信水平)
確定將提取更多特征,那么特征集合提取器1414可隨后提取更多特征。各種條件可觸
發額外特征的提取。在一個實施例中,如果任何所提取的特征的置信水平小于閾值置信
水平,那么提取額外特征。在另一實施例中,如果總計的置信水平小于閾值置信水平,
那么提取額外特征。其它條件還可用于確定是否將提取額外特征。將了解,起初提取更
少特征可節約裝置1402的資源,因為多媒體內容分類器1412可確定將不提取更多特征。

在特定實施例中,特征集合提取器1414可為第二處理裝置310的一部分或集成到
其中。例如,特征集合提取器1414可基于滿足提取準則而提取特征的第一子集。所述
提取準則可基于第一感測數據1470。例如,圖3的第一處理裝置304可產生對應于圖1
的第一幀102的第一圖像統計且可產生對應于圖1的第二幀104的第二圖像統計。在此
實施例中,第一感測數據1470可對應于第二幀104。

可基于應用專有處理而產生第一圖像統計及第二圖像統計。應用專有處理可包含確
定感測數據(例如,對應于第一幀102的第一感測數據1470及/或第二感測數據)是否指
示特定物體(例如,交通停車標志)處于對應圖像中、指示觸發警告事件(例如,檢測到特
定手勢)、指示特定色彩的物體處于所述圖像中,或其組合。應用專有處理可包含活動辨
識、人員辨識、物體辨識、位置辨識或手勢辨識中的至少一者。

在特定實施例中,存儲器1408可存儲各種應用處理類型及對應類型的統計之間的
映射。例如,對應于檢測到特定物體(例如,交通停車標志)的特定應用處理類型可映射
到對應于特定色彩(例如,紅色)的色彩直方圖的特定統計類型。第二處理裝置310可基
于所述特定應用處理類型及所述映射而將指示特定統計類型的配置數據提供給第一處
理裝置304。第一處理裝置304可產生對應于特定統計類型的第一圖像統計及第二圖像
統計。例如,第一圖像統計可包含對應于第二幀104的第一色彩直方圖中的特定色彩(例
如,紅色)的像素的第一計數,且第二圖像統計可包含對應于第一幀102的第二色彩中的
特定色彩(例如,紅色)的像素的第二計數。

圖1的統計處理裝置108可響應于確定滿足提取準則而將第一感測數據1470提供
給第二處理裝置310。例如,統計處理裝置108可響應于確定第一圖像統計(例如,像素
的第一計數)及第二圖像統計(例如,像素的第二計數)之間的改變量滿足改變閾值而將第
一感測數據1470提供給第二處理裝置310(例如,特征集合提取器1414)。在特定實施
例中,當第一感測數據1470指示場景改變時可滿足提取準則。例如,統計處理裝置108
可包含場景改變檢測器1460。統計處理裝置108可基于場景改變檢測器1460確定第一
感測數據1470指示場景改變而確定滿足提取準則,如參看圖22進一步描述。在特定實
施例中,當第一感測數據1470指示圖像的銳度滿足閾值銳度水平(例如,閾值數據1434
的閾值銳度水平1484)時可滿足提取準則,如參看圖23進一步描述。例如,統計處理裝
置108可包含經配置以確定圖像的銳度是否滿足閾值銳度水平的模糊圖像檢測器1462。

統計處理裝置108可響應于確定改變量不滿足改變閾值而停止將第一感測數據1470
提供給特征集合提取器1414。特征集合提取器1414可響應于接收到第一感測數據1470
而提取特征的第一子集。確定是否滿足提取準則可比提取特征的第一子集使用裝置1402
的更少資源。將了解,起初確定是否滿足提取準則可節約裝置1402的資源,因為統計
處理裝置108可確定第一幀102與第二幀104之間的改變量不足以(例如,低于改變閾值)
提取第二幀104的特征。

在替代實施例中,特征集合提取器1414可為圖3的第一處理裝置304的一部分或
集成到其中。例如,第一處理裝置304處的特征集合提取器1414可從第一感測數據1470
提取特征的第一子集。第一處理裝置304可基于所述特征的第一子集而確定第一圖像統
計。第一處理裝置304可將所述第一圖像統計提供給圖1的統計處理裝置108。統計處
理裝置108可基于第一圖像統計及第二圖像的第二圖像統計而確定是否滿足提取準則,
如本文中所描述。統計處理裝置108可基于確定滿足提取準則而將第一感測數據1470
提供給圖3的第二處理裝置310。

在又一實施例中,第一處理裝置304處的特征集合提取器1414可從第一感測數據
1470提取特征的第一子集。第一處理裝置304可確定與提取特征的第一子集相關聯的置
信水平且可將所述置信水平提供給圖1的統計處理裝置108。統計處理裝置108可基于
確定所述置信水平是否滿足閾值置信水平1482而確定是否滿足提取準則。統計處理裝
置108可基于確定置信水平滿足閾值置信水平1482而將第一感測數據1470、特征的第
一子集或兩者提供給特征集合群集器1416。統計處理裝置108可替代地基于確定置信水
平未能滿足閾值置信水平1482而將第一感測數據1470提供給特征集合提取器1414。在
特定實施例中,圖3的第二處理裝置310可包含特征集合群集器1416且可包含特征集
合提取器1414。例如,第一處理裝置304及第二處理裝置310中的每一者可包含特征集
合提取器1414的版本。

在特定實施例中,圖像的特征可包含移動圖片專家組7(MPEG-7)視覺描述符、通用
搜索樹(GIST)描述符、普查變換直方圖(CENTRIST)視覺描述符、詞袋描述符、視覺上局
部聚集描述符、空間金字塔匹配描述符,或其組合。MPEG-7視覺描述符可包含以下各
者中的一或多者:可縮放色彩描述符(SCD)、色彩結構描述符(CSD)、幀群組(GOF)描述
符、圖片群組(GOP)描述符、主要色彩描述符(DCD)、色彩布局描述符(CLD)、紋理瀏覽
描述符(TBD)、同構紋理描述符(HTD)、邊緣直方圖描述符(EHD)、基于輪廓的形狀描述
符、基于區的形狀描述符、相機運動描述符(CMD)、運動軌跡描述符(MTD)、參數運動
描述符(PMD),或運動活動描述符(MAD)。這些描述符中的一或多者可從所俘獲圖像提
取色彩、紋理、運動、邊緣、形狀及/或場景信息。特征集合提取器可確定與特征的第一
子集中的每一者相關聯的置信水平。例如,每一MPEG-7視覺描述符可具有相關聯的置
信水平。特征集合提取器1414可將特征的第一子集(例如,特征342的子集)存儲在存儲
器1408中。

在特定實施例中,當第一圖像傳感器1404以給定數據取樣間隔(例如,每分鐘一次)
連續地俘獲圖像時,感測數據(例如,第一感測數據1470)可對于許多連續圖像保持實質
上相同。例如,裝置1402可為用戶1452的移動裝置。用戶1452可在工作時將裝置1402
放置在桌子的頂部上,其中第一圖像傳感器1404俘獲大體上類似的圖像(例如,天花板
的圖像)。在此實例中,特征集合群集器1416可通過組合在特定持續時間內俘獲的圖像
的特征的子集而產生特征的第一群集子集(例如,特征的群集子集1476)。例如,特征集
合群集器1416可通過基于第一時戳在第二時戳的閾值群集持續時間(例如,閾值持續時
間1480)內而組合與圖像相關的特征的第一子集及與第二圖像相關的另一特征子集(例
如,特征的子集1442)而產生特征的第一群集子集(例如,特征的群集子集1476)。第一
時戳(例如,時戳1494)可與所述圖像相關聯且第二時戳(例如,時戳1494)可與第二圖像
相關聯。例如,第一時戳可指示第一圖像傳感器1404何時俘獲圖像或裝置1402何時接
收第一感測數據1470。類似地,第二時戳可指示第一圖像傳感器1404何時俘獲第二圖
像或裝置1402何時接收與第二圖像相關的感測數據。特征的群集子集1476可因此表示
時間群集共同特征(例如,在用戶坐在他的/她的桌子處的時間期間的天花板的特征)。

特征集合群集器1416可通過基于第一時戳(例如,2013年7月10日上午10:00)及
第二時戳(例如,2013年7月10日上午10:03)在閾值群集持續時間(例如,五分鐘)內而
組合圖像的特征的第一子集(例如,邊緣直方圖描述符、普查變換或嘉寶濾波結果)與第
二圖像的特征的另一子集(例如,第二邊緣直方圖描述符、普查變換或嘉寶濾波結果)而
產生特征的第一群集子集(例如,特征的群集子集1476)。特征的第一群集子集可包含特
征的第一子集、特征的另一子集,或兩者。特征的第一群集子集可指示對應的持續時間
(例如,2013年7月10日上午10:00到上午10:04)。與個別地分析特征的第一子集及特
征的第二子集相比,對特征的第一群集子集的后續分析可使用裝置302的較少的資源。
特征集合群集器1416可將特征的第一群集子集(例如,特征的群集子集1476)存儲在存
儲器1408中。

特征集合分類器1418可通過基于第一分類模型(例如,分類模型1428)對特征的第
一群集子集(例如,特征的群集子集1476)進行分類而產生特征的第一分類子集(例如,特
征的分類子集1474)。第一分類模型可指示特征的第一群集子集對應于特定位置、特定
人員、特定物體、特定活動,或其任何組合。第一分類模型還可指示與對應關系相關聯
的置信水平。因此,特征集合分類器1418可產生指示特征的第一群集子集對應于所述
位置、所述人員、所述物體、所述活動或其任何組合的特征的第一分類子集。特征的第
一分類子集還可指示相關聯的置信水平。例如,特征的第一分類子集可指示特征的第一
群集子集對應于具有特定置信水平(例如,低)的特定類型的位置(例如,在室內)。在特定
實施例中,特征的第一分類子集還可指示相關聯的持續時間。例如,特征的第一分類子
集可指示與特征的第一群集子集、第一時戳、第二時戳或其任何組合相關聯的持續時間
(例如,2013年7月10日上午10:00到上午10:04)。為了說明,特征的第一分類子集可
使用“低”置信水平(例如,小于“低”置信水平閾值25%的置信水平20%)指示“背景”
在2013年7月10日上午10:00到上午10:04期間是在室內。特征集合分類器1418可將
特征的第一分類子集(例如,特征的分類子集1474)存儲在存儲器308中。

多媒體內容分類器1412可確定特征的第一子集的置信水平是否滿足閾值置信水平
(例如,閾值置信水平1482)。在特定實施例中,多媒體內容分類器1412可響應于確定
中間背景數據(例如,中間背景數據1492)的置信水平不滿足閾值置信水平1482而確定
特征的第一子集的置信水平不滿足閾值置信水平1482。中間背景數據1492可對應于圖
像的部分背景。例如,中間背景數據1492可對應于特征的第一子集(例如,特征的子集
1442)、特征的第一群集子集(例如,特征的群集子集1476),或特征的第一分類子集(例
如,特征的分類子集1474)。

例如,特征的第一子集可包含圖像的邊緣直方圖描述符或普查變換及相關聯的置信
水平。多媒體內容分類器1412可確定相關聯的置信水平中的一或多者不滿足閾值置信
水平1482。因此,多媒體內容分類器1412可確定特征的第一子集的置信水平及因此中
間背景數據1492不滿足閾值置信水平1482。

作為另一實例,特征集合群集器1416可確定與特征的第一群集子集(例如,特征的
群集子集1476)相關聯的置信水平不滿足閾值置信水平1482。為了說明,特征集合群集
器1416可確定與所述圖像及第二圖像中的一者而不是兩者有關的特征的第一群集子集
的特征的特定(例如,低)置信水平。作為另一實例,特征集合群集器1416可基于與第一
圖像及第二圖像相關聯的特征的置信水平的函數(例如,平均值)而確定所述特定置信水
平。特征的第一子集的特定特征可具有第一置信水平(例如,低)。特征的另一子集的特
定特征可具有第二置信水平(例如,高)。特征集合群集器1416可確定所述特定置信水平
是所述第一置信水平及所述第二置信水平的平均值(例如,中值)。多媒體內容分類器1412
可確定所述特定置信水平不滿足閾值置信水平1482。因此,多媒體內容分類器1412可
確定與特征的第一群集子集相關聯的置信水平及因此中間背景數據1492不滿足閾值置
信水平1482。

作為另一個實例,多媒體內容分類器1412可確定與特征的第一分類子集(例如,特
征的分類子集1474)相關聯的置信水平不滿足閾值置信水平1482。為了說明,特征的第
一分類子集可指示特征的第一群集子集對應于具有不滿足閾值置信水平1482的特定置
信水平的特定類型的位置(例如,在室內)。因此,多媒體內容分類器1412可確定與特征
的第一分類子集相關聯的置信水平及因此中間背景數據1492不滿足閾值置信水平1482。

響應于確定中間背景數據1492的置信水平不滿足閾值置信水平1482,特征集合提
取器1414可提取特征的第二子集(例如,特征的子集1442)。例如,特征集合提取器1414
可響應于確定與特征的第一子集、特征的第一群集子集或特征的第一分類子集相關聯的
置信水平不滿足閾值置信水平1482而提取額外特征(例如,特征的第二子集)。

在特定實施例中,特征的第二子集(例如,特征的子集1442)可與圖像相關且可從第
一感測數據1470提取。例如,特征集合提取器1414可使用直方圖均衡化擴展圖像的灰
度級范圍,之后重新計算圖像的邊緣直方圖描述符。重新計算的邊緣直方圖描述符(即,
特征的第二子集)可具有比先前計算的邊緣直方圖描述符更高的相關聯置信水平。作為另
一實例,特征集合提取器1414可提取先前未提取的圖像的第二視覺描述符(即,特征的
第二子集)(例如,色彩描述符、紋理描述符、GIST描述符、CENTRIST描述符或其任何
組合)。所述第二視覺描述符可具有比先前提取的視覺描述符更高的相關聯置信水平。

在特定實施例中,特征的第二子集(例如,特征的子集1442)可與另一圖像相關。例
如,多媒體內容分類器1412可響應于確定特征的第一子集的置信水平不滿足閾值置信
水平1482而向另一圖像傳感器(例如,第N圖像傳感器1440)發送對第二感測數據(例如,
第二感測數據1424)的請求(例如,第二圖像俘獲請求1426)。響應于第二圖像俘獲請求
1426,第N圖像傳感器1440可俘獲另一圖像且可將與所述另一圖像相關的第二感測數
據1424發送到裝置1402。

在特定實施例中,所述圖像可對應于第一圖像傳感器1404的第一設定且所述另一
圖像可對應于第N圖像傳感器1440的第二設定。所述第一設定可包含縮放設定、分辨
率設定、角度設定、位置,或其任何組合。所述第一設定可不同于所述第二設定。例如,
第二設定可對應于比第一設定更高的縮放、比第一設定更高的分辨率、與第一設定不同
的角度、與第一設定不同的位置,或其任何組合。使用特征的第二子集(例如,特征的子
集1442)可增加與特征的第一群集子集、特征的第一分類子集或兩者相關聯的一或多個
置信水平。

在特定實施例中,第一圖像傳感器1404可集成到第一裝置中,第N圖像傳感器1440
可集成到第二裝置中,且第一裝置可不同于第二裝置。例如,第一圖像傳感器1404可
集成到相機中且第N圖像傳感器1440可集成到另一相機中。

特征集合提取器1414可從第二感測數據1424提取特征的第二子集(例如,特征的子
集1442)。在特定實施例中,特征集合提取器1414可基于確定滿足提取準則而提取特征
的第二子集。例如,多媒體內容分類器1412(例如,圖3的第一處理裝置304)可基于第
一感測數據1470而確定第一圖像統計且可基于第二感測數據1424而確定第二圖像統
計。多媒體內容分類器1412(例如,圖1的統計處理裝置108)可基于確定對應于第一圖
像統計與第二圖像統計之間的差異的改變量滿足改變閾值而將第二感測數據1424提供
給特征集合提取器1414(例如,在第二處理裝置310處)以提取特征的第二子集。多媒體
內容分類器1412(例如,圖1的統計處理裝置108)可基于確定所述改變量未能滿足改變
閾值而丟棄第二感測數據1424(例如,制止將第二感測數據1424提供給第二處理裝置
310)。

在特定實施例中,特征集合提取器1414可基于選擇準則1438而選擇特征的第二子
集,如參考圖18到21進一步描述。特征集合提取器1414可將特征的第二子集(例如,
特征的子集1442)存儲在存儲器1408中。提取特征的第一子集可比提取特征的第二子集
使用裝置1402的更少的資源(例如,存儲器、電力、處理器執行循環)。

特征集合群集器1416可通過基于與圖像相關聯的第一時戳、與第二圖像相關聯的
第二時戳、與另一圖像相關聯的另一時戳或其任何組合將特征的第二子集(例如,特征的
子集1442)群集而產生特征的第二群集子集(例如,特征的群集子集1476)。例如,特征
的第二群集子集可包含特征的第一群集子集、特征的第二子集、對應于特征的第二子集
的第二圖像的特征的另一子集,或其任何組合。在特定實施例中,特征的第二群集子集
可包含圖像的邊緣直方圖描述符及第二圖像的第二邊緣直方圖描述符的組合、第一圖像
的GIST描述符及第二圖像的第二GIST描述符的組合,及第一圖像的CENTRIST描述
符及第二圖像的第二CENTRIST描述符的組合。

特征集合分類器1418可至少部分基于特征的第二子集而產生指示圖像的背景的背
景數據(例如,背景數據1490)。圖像的背景可包含位置、人員、活動或其任何組合。例
如,特征集合分類器1418可通過基于第二分類模型(例如,分類模型1428)對特征的第
一群集子集、特征的第二群集子集或兩者進行分類而產生背景數據1490。例如,所述第
二分類模型可指示特征的第一群集子集、特征的第二群集子集或兩者對應于特定建筑物
的特定房間。第二分類模型可指示與對應關系相關聯的置信水平。基于第二分類模型,
特征集合分類器1418可產生指示對應于特定房間的圖像的背景的背景數據1490。背景
數據1490可指示相關聯的置信水平。例如,背景數據1490可指示與對應于特定房間的
圖像的背景相關聯的特定置信水平(例如,高)。在特定實施例中,背景數據1490還可指
示相關聯的持續時間。例如,背景數據1490可指示裝置1402在特定房間(例如,用戶
1452在那里工作)中停留了一定持續時間(例如,2013年7月10日上午10:00到上午
10:04)。所述持續時間可與特征的群集子集(例如,特征的第一群集子集、特征的第二群
集子集或兩者)、第一時戳、第二時戳、另一時戳或其任何組合相關聯。

因此,在前述實例中,雖然特征的第一分類子集指示與背景“在室內”相關聯的“低”
置信水平(例如,25%),但背景數據1490指示更多細化背景(例如,“在工作”)的更高置
信水平(例如,85%)。將了解,在某些使用情況中,較低置信水平及從特征的第一子集
產生的較少細化背景可為足夠的。在此些情形中,可通過輸出較少的細化背景且制止提
取特征的第二子集而節約資源。在其中較低置信水平及較少細化背景的情形中是不足夠
的,可使用額外資源提取特征的第二子集以產生具有較高置信水平的更多細化背景。

多媒體內容分類器1412可將背景數據1490輸出(或使得可存取)到應用(例如,應用
1444)。在特定實施例中,應用1444可包含背景提取引擎、背景感知引擎或兩者。應用
1444可包含計算機視覺應用。例如,應用1444可包含生活標注應用、宏觀地理防御應
用,微觀地理防御應用、運動活動檢測應用、文本檢測應用、物體檢測應用、手勢檢測
應用,或其任何組合。例如,多媒體內容分類器1412可將背景數據1490輸出到生活標
注應用。基于背景數據1490,生活標注應用可推斷用戶1452在持續時間期間(例如,2013
年7月10日上午10:00到上午10:04)在特定房間(例如,在工作)中。

在特定實施例中,特征集合提取器1414可響應于場景改變檢測器(例如,場景改變
檢測器1460)檢測到第一感測數據1470指示場景改變而提取特征的第一子集(例如,特
征的子集1442),如參看圖22進一步描述。例如,可不提取表示與先前分析的圖像相同
的場景的圖像的特征,進而節約裝置1402的資源。

在特定實施例中,特征集合提取器1414可響應于模糊圖像檢測器(例如,模糊圖像
檢測器1462)確定第一感測數據1470指示圖像的銳度滿足閾值銳度水平(例如,閾值數
據1434的閾值銳度水平1484)而提取特征的第一子集(例如,特征的子集1442),如參看
圖23進一步描述。例如,太模糊而不滿足閾值銳度水平1484的圖像的特征可不用于識
別圖像的背景且可不被提取用于分析,進而節約裝置1402的資源。

因此,系統1400可在裝置1402的資源的有效使用的情況下實現圖像背景識別。例
如,當圖像不對應于先前提取的圖像、模糊圖像或兩者時可提取所述圖像的特征。此外,
可起初提取圖像的部分特征,其中在所述部分特征不滿足閾值置信水平的情況下提取額
外特征。可使得裝置1402能夠在使用更少資源的同時分析更大數目的圖像。

參看圖15,揭示與提取圖像的特征的子集相關聯的計算間隔的特定說明性實施例且
一般標示為1500。

圖14的裝置1402可以數據取樣間隔(例如,數據取樣間隔1506)從圖像傳感器(例如,
第一圖像傳感器1404)周期性地接收感測數據(例如,第一感測數據1470)。特定數目(例
如,N=2)的特征可為可由特征集合提取器1414從感測數據提取的。例如,裝置1402可
在時間1502且在時間1504(即,以數據取樣間隔1506)周期性地接收第一感測數據1470。
作為另一實例,裝置1402可在時間1512、在時間1514及在時間1516接收第一感測數
據1470。在特定實施例中,特征集合提取器1414可在每一數據取樣間隔期間提取全部(例
如,N個)特征。

在另一特定實施例中,可基于與感測數據(例如,所提取的特征)相關聯的提取準則、
分析準則(例如,置信水平)或兩者而提取所述數目的特征。例如,特征集合提取器1414
可響應于與特征的第一子集相關聯的置信水平不滿足閾值置信水平(例如,閾值置信水平
1482)而在時間1512提取特征的第一子集及特征的第二子集,如參考圖14進一步描述。
因此特征集合提取器1414可在時間1512提取第一數目(例如,兩個)特征。在特定實施
例中,特征集合提取器1414可至少部分基于確定滿足提取準則而在時間1512提取特征
的第一子集及特征的第二子集,如參看圖14所描述。

隨后,裝置1402可在時間1514接收第一感測數據1470。特征集合提取器1414可
響應于確定與特征的第一子集相關聯的置信水平滿足閾值置信水平1482而在時間1514
提取特征的第一子集且可不提取特征的第二子集,如參看圖14進一步描述。因此,特
征集合提取器1414可在時間1514提取更少(例如,一個)特征。在特定實施例中,特征
集合提取器1414可至少部分基于確定滿足提取準則而在時間1514提取特征的第一子
集,如參看圖14所描述。

裝置1402可隨后在時間1516接收第一感測數據1470。特征集合提取器1414可響
應于與特征的第一子集相關聯的置信水平不滿足閾值置信水平1482而在時間1516提取
特征的第一子集及特征的第二子集。因此,特征集合提取器1414可在時間1516比在時
間1514提取更多(例如,兩個)特征。在特定實施例中,特征集合提取器1414可至少部
分基于確定滿足提取準則而在時間1516提取特征的第一子集及特征的第二子集,如參
看圖14所描述。

因此,如圖15中所展示,可以第一計算間隔1508在時間1512、1514及1516提取
特征的第一子集。所述第一計算間隔1508可大致等于數據取樣間隔1506。可以第二計
算間隔1510在時間1512及1516提取特征的第二子集。第二計算間隔1510可大于數據
取樣間隔1506。

因此,特征集合提取器1414可較頻繁地提取較少的特征且可較不頻繁地且在需要
時提取較多的特征,進而節約裝置1402的資源。

參看圖16,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例且一般標示為
1600。可由以下各者執行系統1600的操作中的一或多者:圖1的統計處理裝置108、圖
3的第一處理裝置304、第二處理裝置310、圖4的改變檢測電路414、應用處理器418、
圖5的選擇電路506、信號分析器512、改變檢測電路514、應用處理器518、圖7的預
處理電路604、一或多個額外處理器622、第二應用處理器706、第M應用處理器708、
圖8的激活分析器814、減活分析器816、物體檢測器850、物體識別符852、活動分類
器854、系統控制器806、圖9的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、APSS910、
一或多個其它處理器912、圖13的背景確定引擎1380、圖14的裝置1402,或其組合。

系統1600可包含1604處的特征集合1提取。操作504可對應于圖14的特征集合
提取器1414提取特征的第一子集,如參看圖14進一步描述。系統1600可包含1624處
的特征集合M提取。操作1624可對應于圖14的特征集合提取器1414提取特征的第二
子集,如參看圖14進一步描述。系統1600可包含1606處的特征集合群集。操作1606
可對應于圖14的特征集合群集器1416的操作。系統1600可包含1608處的特征集合分
類。操作1608可對應于圖14的特征集合分類器1418的操作。

系統1600可產生中間推斷1620。中間推斷1620可對應于圖14的特征的分類子集
1474。系統1600可產生最終推斷1610。最終推斷1610可對應于圖14的背景數據1490。

在特定實施例中,將提取哪些及多少特征可取決于裝置能力。例如,具有不滿足第
一存儲器閾值的存儲器不滿足第一處理器速度閾值的處理器速度或兩者的裝置可對應
于低端裝置。具有滿足第一存儲器閾值且不滿足第二存儲器閾值的存儲器、滿足第一處
理器速度閾值且不滿足第二處理器速度閾值的處理器速度或兩者的裝置可對應于中端
裝置。滿足兩個存儲器閾值的裝置、滿足兩個速度閾值的處理器速度可對應于高端裝置。

在特定實施例中,系統1600可針對低端裝置制止確定是否將提取較多特征。在此
實施例中,特征的第一分類子集可被視為最終推斷1610。分析第一感測數據1470的較
多特征在低端裝置的資源(例如,存儲器或處理器速度)限制下可不實際。例如,使用低
端裝置分析第一感測數據1470的額外特征可花費比閾值分析持續時間長的時間。

系統1600可在1622處確定是否需要較多特征。例如,系統1600可基于裝置1402
的能力(例如,處理器速度、存儲器速度,或兩者)、提取準則、分析準則(例如,置信水
平)或其組合而確定是否將提取特征的第二子集。例如,系統1600可基于與特征的分類
子集1474相關聯的置信水平而確定是否針對中端裝置或高端裝置提取額外特征(例如,
特征的第二子集),如參看圖14進一步描述。

在特定實施例中,特征集合提取器1414可基于裝置1402的能力而選擇將包含在特
征的第二子集中的特定數目的特征。例如,特征集合提取器1414可針對中端裝置比針
對高端裝置提取較少的額外特征。

因此,可在較高端裝置處比在較低端裝置處從感測數據提取更多特征。較低端裝置
的較少資源可用于產生圖像背景數據,而可針對較高端裝置產生具有較高相關聯置信水
平的圖像背景數據。

參看圖17,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例且一般標示為
1700。可由以下各者執行系統1700的操作中的一或多個操作:圖1的統計處理裝置108、
圖3的第一處理裝置304、第二處理裝置310、圖4的改變檢測電路414、應用處理器
418、圖5的選擇電路506、信號分析器512、改變檢測電路514、應用處理器518、圖7
的預處理電路604、一或多個額外處理器622、第二應用處理器706、第M應用處理器
708、圖8的激活分析器814、減活分析器816、物體檢測器850、物體識別符852、活
動分類器854、系統控制器806、圖9的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、APSS
910、一或多個其它處理器912、圖13的背景確定引擎1380、圖14的裝置1402,或其
組合。

系統1700的組件可以與圖16的系統1600的對應組件類似的方式操作。系統1700
可產生第一中間推斷1702。第一中間推斷1702可對應于圖14的特征的群集子集1476。
系統1700可產生第二中間推斷1704。第二中間推斷1704可對應于圖14的特征的分類
子集1474。

系統1700可執行一或多個特征提取(例如,特征集合1提取1604、特征集合2提取
1722、特征集合N提取1724,或其任何組合)。系統1700可執行特征集合群集1606且
可執行特征集合分類1608。

在執行一或多個特征集合提取(例如,特征集合1提取1604、特征集合2提取1622
或特征集合N提取1624)、特征集合群集1606及特征集合分類1608中的每一者之后,
系統1700可例如在1710、1712、1714或1622處確定是否需要更多特征。例如,多媒
體內容分類器1412可基于分析準則(例如,置信水平)、提取準則或兩者而確定是否將提
取額外特征,如參看圖14進一步描述。

因此,系統1700可實現圖像背景識別。可在分析的各個階段處(例如,在提取其它
特征之后、在群集之后,或在分類之后)提取額外特征,直到實現閾值置信水平為止。

參看圖18,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例且一般標示為
1800。可由以下各者執行系統1800的操作中的一或多個操作:圖1的統計處理裝置108、
圖3的第一處理裝置304、第二處理裝置310、圖4的改變檢測電路414、應用處理器
418、圖5的選擇電路506、信號分析器512、改變檢測電路514、應用處理器518、圖7
的預處理電路604、一或多個額外處理器622、第二應用處理器706、第M應用處理器
708、圖8的激活分析器814、減活分析器816、物體檢測器850、物體識別符852、活
動分類器854、系統控制器806、圖9的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、APSS
910、一或多個其它處理器912、圖13的背景確定引擎1380、圖14的裝置1402,或其
組合。

系統1800的組件可以與圖17的系統1700的對應組件類似的方式操作。系統1800
可基于使用情況1436從感測數據(例如,圖14的第一感測數據1470)選擇要提取的特征
子集。使用情況1436可包含活動辨識、人員辨識、物體辨識、位置辨識、手勢辨識、
情緒辨識、視線檢測、保健監視(例如,物理條件辨識),或其任何組合。在特定實施例
中,使用情況1436可對應于應用專有處理。例如,圖3的第一處理裝置304可基于使
用情況1436而產生圖像統計,如參看圖14所描述。

可辨識的活動的實例包含看電視、玩游戲、閱讀、書寫、查看屏幕、給予呈現、在
會議中、僅工作、會見人、吃、購物、烹調、通勤等。可辨識的個人的實例包含特定個
人(例如,“約翰史密斯”)、一類型的人員(例如,警官、消防員、飛行員、空中乘務員
或醫生),或其任何組合。

物體的實例包含路標、面部、手、手指、拇指印、玩具、鑰匙、電話、武器、汽車、
牌照等。可辨識的位置的實例包含特定建筑物(例如,特定州的州議會大廈)、一類型的
建筑物(例如,博物館、學校、醫院或游樂場),或其任何組合。可辨識的手勢的實例包
含在特定方向上觀看、指向特定方向、在特定方向上滑動、手移動、眼睛移動,或其任
何組合。

在特定實施例中,分類模型(例如,分類模型1428)可指示將使用情況1436分析特
征的至少第一子集。例如,使用情況1436可對應于確定圖像的背景是否對應于特定類
型的位置(例如,“在室內”)。分類模型可指示可分析至少CENTRIST描述符及GIST描
述符以確定圖像的背景是否對應于所述特定位置。基于使用情況1436及分類模型,特
征集合提取器1414可從第一感測數據1470提取圖像的特征的第一子集(例如,GIST及
CENTRIST描述符)。在特定實施例中,特征集合提取器1414可基于確定滿足提取準則
而提取所述特征的第一子集,如參看圖14所描述。

在特定實施例中,分類模型可指示將針對相同或不同的使用情況1436分析特征的
第二子集。例如,特征的第二子集可包含預先訓練的通用物體檢測器的尺度不變響應圖,
例如物體庫描述符。在特定實施例中,分類模型可指示特征的第一子集被高度推薦且特
征的第二子集可有助于分析使用情況1436。在此實施例中,特征集合提取器1414可基
于分析準則、提取準則或兩者而提取特征的第二子集。例如,特征集合提取器1414可
響應于確定滿足提取準則、與提取特征的第一子集相關聯的置信水平不滿足閾值置信水
平(例如,閾值置信水平1482)或兩者而提取特征的第二子集,如參看圖14進一步描述。

因此,可從感測數據提取適合于分析特定使用情況的特征的子集。因此,識別圖像
背景的效率可增加。例如,特征集合提取器1414可確定特征的特定集合被高度推薦用
于分析特定使用情況。在初始特征提取期間提取所有高度推薦的特征可比在提取每一高
度推薦的特征之后執行群集及分類且隨后基于相關聯的置信水平提取下一高度推薦的
特征更有效。作為另一實例,特征集合提取器1414可制止提取已知對分析特定使用情
況1436無助的額外特征,進而節約裝置1402的資源。

參看圖19,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例且一般標示為
1900。可由以下各者執行系統1600的一或多個操作:圖1的統計處理裝置108、圖3的
第一處理裝置304、第二處理裝置310、相機302、圖4的傳感器404、改變檢測電路414、
應用處理器418、圖5的傳感器502、選擇電路506、信號分析器512、改變檢測電路514、
應用處理器518、圖7的傳感器602、預處理電路604、一或多個額外處理器622、第二
應用處理器706、第M應用處理器708、圖8的相機842、環境光傳感器840、激活分析
器814、減活分析器816、物體檢測器850、物體識別符852、活動分類器854、系統控
制器806、圖9的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、APSS910、一或多個其它
處理器912、圖12的一或多個相機1210、圖13的背景確定引擎1380、圖14的裝置1402、
裝置1402的一或多個圖像傳感器(例如,第一圖像傳感器1404或第N圖像傳感器1440),
或其任何組合。

系統1900的組件可以與圖18的系統1800的對應組件類似的方式操作。系統1900
可基于資源信息(例如,資源信息1902)從感測數據(例如,圖14的第一感測數據1470)
選擇要提取的特征子集。資源信息1902可包含資源可用性信息、資源預算(例如,圖14
的資源預算1420),或兩者。

資源預算1420可包含存儲器預算、電力預算、每時間周期(例如,每秒)的指令的數
目預算,或其任何組合。資源可用性信息1802可包含存儲器可用性、電力可用性、每
時間周期(例如,每秒)的指令的數目可用性,或其任何組合。

資源可用性信息1802可不同于資源預算1420,原因在于資源可用性信息1802可指
示裝置1402的資源的什么部分或量可用于使用(例如,由任何應用)且資源預算1420可
指示準許裝置1402的資源的什么部分或量由多媒體內容分類器1412使用。

資源可用性信息1802可指示特定百分比(或特定量)的資源是可用的。在特定實施例
中,如果資源可用性不滿足閾值資源可用性(例如,閾值電池電力1486、閾值帶寬1488、
閾值存儲器、閾值數目的每秒指令,或其任何組合),那么特征集合提取器1414可不提
取任何特征。

在特定實施例中,多媒體內容分類器1412可存取與特征的特定子集的分析相關聯
的資源利用率估計。在此實施例中,當資源可用性大于分析特征的特定子集的所估計的
資源利用率時,多媒體內容分類器1412可選擇特征的所述特定子集。

在特定實施例中,多媒體內容分類器1412可基于資源預算1420確定是否從第一感
測數據1470提取特征的子集(例如,特征的第一子集、特征的第二子集或兩者)。例如,
特征集合提取器1414可確定特定百分比(或特定量)的資源預算1420正由多媒體內容分
類器1412利用。當小于整個資源預算1420正由多媒體內容分類器1412利用時,特征
集合提取器1414可提取特征的子集。

在特定實施例中,資源預算1420可對應于提取準則。例如,圖3的第一處理裝置
304可接收資源預算1420且可產生指示特定百分比(或特定量)的資源預算1420正被利
用(例如,被系統300利用)的第一圖像統計。統計處理裝置108可基于確定小于整個資
源預算1420正被利用而將第一感測數據1470提供給第二處理裝置310。

在特定實施例中,多媒體內容分類器1412可存取與特征的特定子集的分析(例如,
提取、群集或分類)相關聯的資源利用率的估計。例如,可由多媒體內容分類器1412基
于另一圖像的特征的特定子集的先前分析而產生所估計的資源利用率。在此實施例中,
當剩余的資源預算1420多于分析特征的特定子集的所估計的資源利用率時,多媒體內
容分類器1412可提取特征的特定子集。在特定實施例中,第一處理裝置304可產生指
示所估計的資源利用率的第一圖像統計,且統計處理裝置108可基于確定剩余的資源預
算1420多于所估計的資源利用率而將第一感測數據1470提供給第二處理裝置310。

資源預算1420可基于用戶偏好(例如,用戶偏好1422)。例如,用戶偏好1422可指
示沒有后臺應用將占用多于特定百分比(例如,20%)的資源。

在特定實施例中,系統1900還可基于資源可用性信息、資源預算1420或兩者而產
生感測數據(例如,圖14的第一感測數據1470)。例如,多媒體內容分類器1412可響應
于確定資源可用性信息1802指示特定資源可用、小于整個資源預算1420正由多媒體內
容分類器1412利用或兩者而將請求(例如,第一圖像俘獲請求1472)發送到第一圖像傳
感器1404。

因此,多媒體內容分類器1412可基于當前或未來的資源可用性(例如,資源預算
1420、資源可用性信息或兩者)而執行圖像背景識別。當足夠的資源可用時可產生感測數
據。可通過當足夠的資源不可用時第一圖像傳感器1404制止產生供多媒體內容分類器
1412分析的感測數據而節約裝置1402的資源。當資源預算1420更有限時裝置1402的
較少資源可以用于圖像背景識別,而當資源預算1420較大時可產生具有更高相關聯的
置信水平的背景數據。此外,當有限資源可用時裝置1402的較少資源可以用于圖像背
景識別,而當較多資源可用時可產生具有更高相關聯的置信水平的背景數據。例如,如
果資源可用性信息1802指示裝置1402的剩余的電池電力不滿足閾值電池電力1486,那
么多媒體內容分類器1412可分析較少圖像(例如,可增加數據取樣間隔)、可從第一感測
數據1470提取較少特征、可制止從第一感測數據1470提取特征,或其組合。

參看圖20,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的另一特定實施例的圖且一般標示
為2000。可由以下各者執行系統2000的一或多個操作:圖1的統計處理裝置108、圖3
的第一處理裝置304、第二處理裝置310、圖4的改變檢測電路414、應用處理器418、
圖5的選擇電路506、信號分析器512、改變檢測電路514、應用處理器518、圖7的預
處理電路604、一或多個額外處理器622、第二應用處理器706、第M應用處理器708、
圖8的激活分析器814、減活分析器816、物體檢測器850、物體識別符852、活動分類
器854、系統控制器806、圖9的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、APSS910、
一或多個其它處理器912、圖13的背景確定引擎1380、圖14的裝置1402,或其組合。

系統2000的組件可以與圖18的系統1800的對應組件類似的方式操作。系統2000
可在特征集合1提取1604期間提取或識別關注區(例如,關注區1478)。關注區1478可
對應于圖像的特定部分。可基于使用情況(例如,圖14的使用情況1436)、基于圖像與
先前圖像之間的差異或兩者而確定關注區1478。例如,關注區1478當使用情況1436包
含人員辨識時可對應于面部且當使用情況1436包含活動辨識時可對應于物體。

作為另一實例,使用情況1436可包含對特定物體(例如,汽車鑰匙)的物體檢測。用
戶1452可能將汽車鑰匙放錯地方且可請求顯示最后包含汽車鑰匙的第一圖像。在特定
實施例中,使用情況1436可對應于應用專有處理。第一分類模型(例如,圖14的分類模
型1428)可指示特征的特定子集的特定值對應于使用情況1436。為了說明第一分類模型
可指示邊緣直方圖描述符的特定值對應于特定物體(例如,汽車鑰匙)。特征集合提取器
1414可從感測數據(例如,第一感測數據1470)提取圖像的特征的特定子集。特征集合提
取器1414可確定圖像的特定部分的特征的特定子集的值對應于由第一分類模型指示的
特定值。第一感測數據1470的一部分可對應于圖像的特定部分。為了說明,圖像的特
定部分可包含特定物體(例如,汽車鑰匙)或具有類似特性(例如,形狀)的另一物體。特征
集合提取器1414可通過復制對應于圖像的特定部分的第一感測數據1470的部分而產生
關注區1478。

作為另一實例,特征集合提取器1414可將對應于圖像的第一感測數據1470與對應
于先前圖像的其它感測數據進行比較。例如,所述圖像及所述先前圖像可能已經在會議
期間俘獲。基于所述比較,特征集合提取器1414可確定第一感測數據1470的一部分不
同于另一感測數據。第一感測數據1470的所述部分可對應于圖像的特定部分。例如,
圖像的特定部分可對應于在會議期間改變位置的人員。特征集合提取器1414可通過復
制對應于圖像的特定部分的第一感測數據1470的部分而產生關注區1478。

系統2000可使用關注區1478執行特征提取(例如,特征集合2提取、特征集合N
提取或兩者)。例如,特征集合提取器1414可從關注區1478提取特征的第一子集,如參
看圖14進一步描述。

在特定實施例中,圖3的第一處理裝置304可產生指示關注區1478或指示第一感
測數據1470中的關注區1478的不存在的第一圖像統計。統計處理裝置108可基于確定
第一圖像統計指示關注區1478而確定滿足提取準則且可基于確定滿足提取準則而將對
應于關注區1478的第一感測數據1470的部分提供給第二處理裝置310。

因此,可提取、群集及分類圖像的關注區1478的特征的子集以識別圖像的背景。
與整個圖像相比,分析關注區1478(例如,提取其額外特征)可節約裝置1402的資源。

參看圖21,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例且一般標示為
2100。可由以下各者執行系統2100的一或多個操作:圖1的統計處理裝置108、圖3的
第一處理裝置304、第二處理裝置310、圖4的改變檢測電路414、應用處理器418、圖
5的選擇電路506、信號分析器512、改變檢測電路514、應用處理器518、預處理電路
604、圖7的一或多個額外處理器622、第二應用處理器706、第M應用處理器708、圖
8的激活分析器814、減活分析器816、物體檢測器850、物體識別符852、活動分類器
854、系統控制器806、圖9的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、APSS910、
一或多個其它處理器912、圖13的背景確定引擎1380、圖14的裝置1402,或其組合。

系統2100的組件可以與圖20的系統2000的對應組件類似的方式操作。系統2100
可通過組合從關注區(例如,關注區1478)提取的特征的第一子集(例如,特征的子集1442)
與先前計算的特征(例如,先前計算的特征2102)而執行特征集合群集1606。例如,圖
14的特征集合群集器1416可將特征的第一子集及先前計算的特征2102群集。為了說明,
關注區1478可對應于圖像的與先前圖像相比改變的特定部分,且先前計算的特征2102
可對應于圖像的與先前圖像相比保持不變的其余部分。例如,當分析先前圖像時可能先
前已經提取先前計算的特征2102。圖14的特征集合群集器1416可將特征的第一子集、
先前計算的特征2102及第二圖像的特征的另一子集群集,如參看圖14進一步描述。

與提取對應于整個圖像的特征相比,使用先前計算的特征2102可節約裝置1402的
資源。此外,將先前計算的特征2102及關注區1478群集以用于分類與僅將關注區1478
群集相比可提高分類分析。

參看圖22,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例的圖且一般標
示為2200。可由以下各者執行系統2200的一或多個操作:圖1的統計處理裝置108、
圖3的第一處理裝置304、第二處理裝置310、圖4的改變檢測電路414、應用處理器
418、圖5的選擇電路506、信號分析器512、改變檢測電路514、應用處理器518、預
處理電路604、圖7的一或多個額外處理器622、第二應用處理器706、第M應用處理
器708、圖8的激活分析器814、減活分析器816、物體檢測器850、物體識別符852、
活動分類器854、系統控制器806、圖9的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、
APSS910、一或多個其它處理器912、圖13的背景確定引擎1380、圖14的裝置1402,
或其組合。

系統2200可包含經由存儲器1408耦合到場景改變檢測器1460或與其通信的圖像
傳感器2208(例如,例如圖3的相機302、圖4的傳感器402、圖5的傳感器502、圖6
的傳感器602、圖8的相機842、圖12的一或多個相機1210、圖13的一或多個其它傳
感器1360、圖14的第一圖像傳感器1404或第N圖像傳感器1440等圖像傳感器中的一
或多者)。在特定實施例中,存儲器1408可對應于圖3的存儲器306。

存儲器1408可包含低/高分辨率圖像緩沖器2214、第一高分辨率圖像緩沖器2216、
第二高分辨率圖像緩沖器2218,或其任何組合。圖像緩沖器中的每一者可具有相異的存
儲器大小且可具有相異的存儲器存取時間。例如,第二高分辨率圖像緩沖器2218可具
有更大的存儲器大小且可具有比第一高分辨率圖像緩沖器2216更大的存儲器存取時間,
且第一高分辨率圖像緩沖器2216可具有更大的存儲器大小且可具有比低/高分辨率圖像
緩沖器2214更大的存儲器存取時間。

存儲器1408可經由濾波器2222耦合到場景改變檢測器1460或與其通信。第一圖
像傳感器1404可耦合到觸發邏輯2202或與其通信。觸發邏輯2202可耦合到計數器2204
或與其通信。場景改變檢測器1460可包含、耦合到本地存儲裝置2228或與其通信。在
特定實施例中,系統2200可對應于裝置1402的永啟電力域。

在操作期間,觸發邏輯2202可將圖像俘獲請求(例如,第一圖像俘獲請求1472)發
送到第一圖像傳感器1404。在特定實施例中,觸發邏輯2202可響應于一或多個異步事
件通知(例如,異步事件通知2206)而發送第一圖像俘獲請求1472。異步事件通知2206
可包含關于資源可用性的通知、用戶輸入、用戶接近度、射頻信號、電磁信號、機械信
號、微機電系統(MEMS)信號、其它背景信息,或其任何組合。例如,異步事件通知2206
可包含關于資源可用性的通知。觸發邏輯2202可響應于關于資源可用性的通知而發送
第一圖像俘獲請求1472。為了說明觸發邏輯2202可響應于確定資源可用性滿足資源預
算(例如,資源預算1420)、用戶偏好(例如,用戶偏好1422)或兩者而發送第一圖像俘獲
請求1472。

作為另一實例,異步事件通知2206可包含關于用戶輸入(例如,用戶輸入1430)的
通知。用戶輸入1430可對應于俘獲圖像的用戶請求。觸發邏輯2202可響應于關于用戶
輸入1430的通知而發送第一圖像俘獲請求1472。

在特定實施例中,觸發邏輯2202可響應于計數器2204的值而發送第一圖像俘獲請
求1472。例如,計數器2204可指示自從先前圖像俘獲以來已逝去的特定持續時間。觸
發邏輯2202可響應于確定所述特定持續時間滿足閾值圖像俘獲持續時間(例如,閾值持
續時間1480)而將第一圖像俘獲請求1472發送到第一圖像傳感器1404,如參看圖14進
一步描述。

響應于接收到第一圖像俘獲請求1472,第一圖像傳感器1404可將高分辨率原始圖
像數據2220發送到存儲器1408。在特定實施例中,高分辨率原始圖像數據2220可對應
于圖14的第一感測數據1470。存儲器1408可將高分辨率原始圖像數據2220存儲在圖
像緩沖器(例如,低/高分辨率圖像緩沖器2214、第一高分辨率圖像緩沖器2216、第二高
分辨率圖像緩沖器2218,或其任何組合)中。存儲器1408可將高分辨率原始圖像數據2220
發送(或使其可存取)到濾波器2222。

濾波器2222可從高分辨率原始圖像數據2220產生低分辨率原始圖像數據2226。例
如,低分辨率原始圖像數據2226可對應于比高分辨率原始圖像數據2220少的圖像像素。
在特定實施例中,可從對應于多個(例如,四個)像素的高分辨率原始圖像數據2220的值
產生對應于特定像素的低分辨率原始圖像數據2226的值。例如,對應于特定像素的值
可為對應于多個像素的值的平均值。

濾波器2222可將低分辨率原始圖像數據2226發送(或使其可存取)到場景改變檢測
器1460。場景改變檢測器1460可將低分辨率原始圖像數據2226存儲在本地存儲裝置
2228中。在特定實施例中,濾波器2222可將低分辨率原始圖像數據2226發送(或使其
可存取)到本地存儲裝置2228。場景改變檢測器1460可將低分辨率原始圖像數據2226
與對應于先前俘獲的圖像的其它圖像數據進行比較。基于所述比較,場景改變檢測器
1460可在2226處確定低分辨率原始圖像數據2226是否指示場景改變。例如,場景改變
檢測器1460可將圖像及先前俘獲的圖像劃分為多個塊(例如,3×3塊)。場景改變檢測器
1460可確定與圖像的每一塊相關聯的第一感測數據1470(例如,低分辨率原始圖像數據
2226)的一部分與和先前俘獲的圖像的對應塊相關聯的感測數據(例如,另一圖像數據)的
一部分之間的差異。例如,場景改變檢測器1460可確定所述圖像的所述部分與先前俘
獲的圖像之間的絕對差異的平均值。場景改變檢測器1460可將所述差異(例如,所述平
均值)與閾值圖像差異進行比較以確定第一感測數據1470(例如,低分辨率原始圖像數據
2226)是否指示場景改變。

響應于確定低分辨率原始圖像數據2226未指示場景改變,系統2200可在2242處
等待下一觸發。例如,圖14的多媒體內容分類器1412可等待觸發邏輯2202接收另一
異步事件通知2206或計數器2204的另一值。

響應于確定低分辨率原始圖像數據2226指示場景改變,在2226處,系統2200可
如參看圖23進一步描述而操作。在特定實施例中,濾波器2222可包含在圖3的第一處
理裝置304中且場景改變檢測器1460可包含在圖1的統計處理裝置108中。例如,低
分辨率原始圖像數據2226可對應于第一圖像統計。場景改變檢測器1460可基于確定低
分辨率原始圖像數據2226指示場景改變而確定滿足提取準則。

在特定實施例中,存儲器1408可接收圖像數據請求2238,如參看圖24進一步描述。
響應于圖像數據請求2238,存儲器1408可輸出圖像數據2240,如參看圖24進一步描
述。圖像數據2240可對應于高分辨率原始圖像數據2220。

當第一圖像傳感器1404產生高分辨率圖像數據時,濾波器2222可用于產生低分辨
率圖像數據。可通過場景改變檢測器1460分析低分辨率圖像數據以確定是否繼續分析
高分辨率圖像數據。讓場景改變檢測器1460分析低分辨率圖像數據與高分辨率圖像數
據相比可節約裝置1402的資源。

參看圖23,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例且一般標示為
2300。系統2300可耦合到圖22的系統2200。可由以下各者執行系統2300的一或多個
操作:圖1的統計處理裝置108、圖3的第一處理裝置304、第二處理裝置310、圖4的
改變檢測電路414、應用處理器418、圖5的選擇電路506、信號分析器512、改變檢測
電路514、應用處理器518、圖7的預處理電路604、一或多個額外處理器622、第二應
用處理器706、第M應用處理器708、圖8的激活分析器814、減活分析器816、物體檢
測器850、物體識別符852、活動分類器854、系統控制器806、圖9的VFE-Lite904、
LPCVSS906、LPASS908、APSS910、一或多個其它處理器912、圖13的背景確定引
擎1380、圖14的裝置1402,或其組合。

系統2300可包含圖14的模糊圖像檢測器1462。模糊圖像檢測器1462可包含、耦
合到本地存儲裝置2306或與其通信。

在操作期間,在2302處,系統2300可激活裝置1402的第一電力域。例如,多媒
體內容分類器1412可響應于場景改變檢測器1460確定圖像數據(例如,低分辨率原始圖
像數據2226)對應于場景改變而激活第一電力域,如參看圖22進一步描述。作為另一實
例,統計處理裝置108可基于確定滿足提取準則(例如,檢測到場景改變)而激活第二處
理裝置310的第一電力域。

模糊圖像檢測器1462可接收低分辨率原始圖像數據2226。例如,模糊圖像檢測器
1462可從濾波器2222接收低分辨率原始圖像數據2226。模糊圖像檢測器1462可將低
分辨率原始圖像數據2226存儲在本地存儲裝置2306中。在2308處,模糊圖像檢測器
1462可確定低分辨率原始圖像數據2226是否指示圖像是模糊的。例如,模糊圖像檢測
器1462可確定低分辨率原始圖像數據2226是否指示圖像的銳度滿足閾值銳度水平(例
如,閾值銳度水平1484)。為了說明,模糊圖像檢測器1462可基于確定低分辨率原始圖
像數據2226指示圖像的銳度未能滿足閾值銳度水平1484而確定低分辨率原始圖像數據
2226指示模糊圖像。模糊圖像檢測器1462可替代地基于確定低分辨率原始圖像數據
2226指示圖像的銳度滿足閾值銳度水平1484而確定低分辨率原始圖像數據2226不指示
模糊圖像。

響應于模糊圖像檢測器1462在2308處確定低分辨率原始圖像數據2226指示圖像
是模糊的,在2310處,系統2300可減活裝置1402的第一電力域。例如,多媒體內容
分類器1412可響應于模糊圖像檢測器1462確定低分辨率原始圖像數據2226指示圖像
是模糊的而減活裝置1402的第一電力域。在特定實施例中,統計處理裝置108、第二處
理裝置310或兩者可包含模糊圖像檢測器1462。統計處理裝置108或第二處理裝置310
可基于模糊圖像檢測器1462確定低分辨率原始圖像數據2226指示所述圖像是模糊的而
減活統計處理裝置108的第一電力域。

響應于模糊圖像檢測器1462在2308處確定低分辨率原始圖像數據2226指示圖像
不模糊,系統2300可如參看圖26所描述而操作。

因此,當圖像不對應于場景改變時,圖23中說明的裝置1402的第一電力域可保持
減活,從而節約裝置1402的資源。此外,可由模糊圖像檢測器1462分析低分辨率圖像
數據以確定是否繼續分析高分辨率圖像數據。讓模糊圖像檢測器1462分析低分辨率圖
像數據與高分辨率圖像數據相比也可節約裝置1402的資源。

參看圖24,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例且一般標示為
2400。系統2400可耦合到圖22的系統2200、圖12的系統2300或兩者,或與其通信。
可由以下各者執行系統2400的一或多個操作:圖1的統計處理裝置108、圖3的第一處
理裝置304、第二處理裝置310、圖4的改變檢測電路414、應用處理器418、圖5的選
擇電路506、信號分析器512、改變檢測電路514、應用處理器518、圖7的預處理電路
604、一或多個額外處理器622、第二應用處理器706、第M應用處理器708、圖8的激
活分析器814、減活分析器816、物體檢測器850、物體識別符852、活動分類器854、
系統控制器806、圖9的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、APSS910、一或多
個其它處理器912、圖13的背景確定引擎1380、圖14的裝置1402,或其組合。

在操作期間,在2402處,系統2400可激活裝置1402的第二電力域。例如,多媒
體內容分類器1412可響應于模糊圖像檢測器1462確定低分辨率原始圖像數據2226指
示圖像不模糊而激活第二電力域,如參看圖23進一步描述。

在特定實施例中,圖1的統計處理裝置108或圖3的第二處理裝置310可基于模糊
圖像檢測器1462確定低分辨率原始圖像數據2226指示圖像不模糊而激活第二處理裝置
310的第二電力域,如參看圖23進一步描述。

在2402處,系統2400可輸出圖像數據請求(例如,圖22的圖像數據請求2238)。
例如,多媒體內容分類器1412可響應于模糊圖像檢測器1462確定低分辨率原始圖像數
據2226指示圖像不模糊而將圖像數據請求2238輸出到存儲器1408,如參看圖22進一
步描述。在特定實施例中,第二處理裝置310可基于模糊圖像檢測器1462確定低分辨
率原始圖像數據2226指示圖像不模糊而將圖像數據請求輸出到存儲器306。

系統2400可接收圖像數據(例如,圖像數據2240)且可執行特征計算2404。例如,
存儲器1408可響應于圖像數據請求2238而將圖像數據2240輸出到多媒體內容分類器
1412,如參看圖22進一步描述。圖像數據2240可對應于高分辨率原始圖像數據2220。
特征集合提取器1414可從高分辨率原始圖像數據2220提取特征的第一子集,如參看圖
14進一步描述。在特定實施例中,第二處理裝置310可對從存儲器306接收的高分辨率
原始圖像數據執行應用專有處理。例如,第二處理裝置310可激活對應于應用專有處理
的特定步驟的后續電力域。為了說明,第二電力域可對應于圖7的第二應用處理器706
且后續電力域可對應于第M應用處理器708。

系統2400可執行特征群集1606且可執行特征集合分類1608,如參看圖16進一步
描述。在2406處,系統2400可確定與特征的第一子集相關聯的置信水平是否高。在特
定實施例中,操作1306可對應于圖16的操作1622。例如,多媒體內容分類器1412可
確定與特征的第一分類子集(例如,特征的分類子集1474)相關聯的置信水平是否滿足閾
值置信水平(例如,閾值置信水平1482),如參看圖14進一步描述。

響應于在2406處確定置信水平不高(例如,不滿足表示“高”置信度的數值閾值(例
如,75%)),系統2400可執行額外特征(例如,MPEG-7、GIST、CENTRIST等)計算2404。
例如,特征集合提取器1414可從圖像數據2240提取特征的第二子集,如參看圖24進
一步描述。

響應于在2406處確定置信水平為高,在2408處,系統2400可進行到輸出視覺環
境數據。例如,多媒體內容分類器1412可產生背景數據(例如,背景數據1490),如參
看圖14所描述。多媒體內容分類器1412可在顯示器1406處起始背景數據1490的顯示。

在2410處,系統2400可減活第二電力域。例如,多媒體內容分類器1412可減活
裝置1402的第二電力域。在特定實施例中,第二處理裝置310可減活第二處理裝置310
的第二電力域。

因此,當圖像不對應于場景改變時或當圖像是模糊時,圖24中說明的裝置1402的
第二電力域可保持減活,進而節約裝置1402的資源。

參看圖25,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例且一般標示為
2500。系統2500可耦合到圖24的系統2400。可由以下各者執行系統2500的一或多個
操作:圖1的統計處理裝置108、圖3的第一處理裝置304、第二處理裝置310、圖4的
改變檢測電路414、應用處理器418、圖5的選擇電路506、信號分析器512、改變檢測
電路514、應用處理器518、圖7的預處理電路604、一或多個額外處理器622、第二應
用處理器706、第M應用處理器708、圖8的激活分析器814、減活分析器816、物體檢
測器850、物體識別符852、活動分類器854、系統控制器806、圖9的VFE-Lite904、
LPCVSS906、LPASS908、APSS910、一或多個其它處理器912、圖13的背景確定引
擎1380、圖14的裝置1402,或其組合。

系統2500的組件可以與圖22的系統2200的對應組件類似的方式操作。系統2500
可包含圖像傳感器及濾波器2502。圖像傳感器及濾波器2502可為圖像傳感器(例如,圖
14的裝置1402的圖像傳感器(例如圖14的第一圖像傳感器1404、第N圖像傳感器1440
或兩者)中的一或多者)與濾波器(例如,圖22的濾波器2222)的組合。

圖像傳感器及濾波器2502可產生原始圖像數據2504。原始圖像數據2504可對應于
圖14的第一感測數據1470。原始圖像數據2504可包含低分辨率圖像數據(例如,低分
辨率原始圖像數據2226)、高分辨率圖像數據(例如,高分辨率原始圖像數據2220)或兩
者。在特定實施例中,圖3的第一處理裝置304及相機302可對應于圖像傳感器及濾波
器2502,且原始圖像數據2504可對應于由圖3的第一處理裝置304提供給統計處理裝
置108的第一圖像統計。

在特定實施例中,圖像傳感器及濾波器2502可響應于第一圖像俘獲請求1472指示
將俘獲高分辨率圖像數據而產生高分辨率原始圖像數據2220。例如,多媒體內容分類器
1412可指示第一圖像俘獲請求1472中的所請求分辨率。在特定實施例中,圖像傳感器
及濾波器2502可使用裝置1402的圖像傳感器中的一或多者(例如,第一圖像傳感器1404
或第N圖像傳感器1440)俘獲低分辨率原始圖像數據2226,且可使用裝置1402的圖像
傳感器中的另一者(例如,第一圖像傳感器1404及第N圖像傳感器1440中的另一者或
另一圖像傳感器)俘獲高分辨率原始圖像數據2220。

圖像數據2240可對應于原始圖像數據2504。例如,圖像數據2240可包含低分辨率
原始圖像數據2226、高分辨率原始圖像數據2220或兩者。

存儲器1408可輸出原始圖像數據2504,如參看圖26進一步描述。存儲器308可將
原始圖像數據2504輸出到場景改變檢測器1460。在特定實施例中,存儲器1408可將原
始圖像數據2504輸出到本地存儲裝置2228。場景改變檢測器1460可在2226處確定原
始圖像數據2504是否指示場景改變,如參看圖14進一步描述。

響應于場景改變檢測器1460確定原始圖像數據2504指示場景改變,系統2500可
執行如參看圖26進一步描述的操作。

因此,圖像傳感器及濾波器2502可產生具有各種分辨率的圖像數據。僅產生低分
辨率圖像數據可節約裝置1402的資源,而產生高分辨率圖像數據可提高與從圖像數據
產生的背景數據相關聯的置信水平。

參看圖26,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例的圖且一般標
示為2600。系統2600可耦合到圖24的系統2400、圖25的系統2500或兩者。可由以
下各者執行系統2600的一或多個操作:圖1的統計處理裝置108、圖3的第一處理裝置
304、第二處理裝置310、圖4的改變檢測電路414、應用處理器418、圖5的選擇電路
506、信號分析器512、改變檢測電路514、應用處理器518、圖7的預處理電路604、
一或多個額外處理器622、第二應用處理器706、第M應用處理器708、圖8的激活分
析器814、減活分析器816、物體檢測器850、物體識別符852、活動分類器854、系統
控制器806、圖9的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、APSS910、一或多個其
它處理器912、圖13的背景確定引擎1380、圖14的裝置1402,或其組合。

系統2600的組件可以與圖23的系統2300的對應組件類似的方式操作。模糊圖像
檢測器1462可從存儲器1408接收原始圖像數據(例如,原始圖像數據2504),如參看圖
25進一步描述。例如,模糊圖像檢測器1462可從存儲器1408接收原始圖像數據2504。

響應于模糊圖像檢測器1462在2308處確定原始圖像數據2504指示圖像不模糊,
系統2500可執行如參看圖24進一步描述的操作。

因此,當圖像不對應于場景改變時,裝置1402的第一電力域可保持減活,從而節
約裝置1402的資源。此外,可通過模糊圖像檢測器1462分析圖像數據以確定是否繼續
分析(例如,提取、群集或分類)圖像數據。

參看圖27,揭示可操作以識別圖像的背景的系統的特定說明性實施例的圖且一般標
示為2700。系統2700可耦合到圖24的系統2400、圖26的系統2600或兩者。可由以
下各者執行系統2700的一或多個操作:圖1的統計處理裝置108、圖3的第一處理裝置
304、第二處理裝置310、圖4的改變檢測電路414、應用處理器418、圖5的選擇電路
506、信號分析器512、改變檢測電路514、應用處理器518、圖7的預處理電路604、
一或多個額外處理器622、第二應用處理器706、第M應用處理器708、圖8的激活分
析器814、減活分析器816、物體檢測器850、物體識別符852、活動分類器854、系統
控制器806、圖9的VFE-Lite904、LPCVSS906、LPASS908、APSS910、一或多個其
它處理器912、圖13的背景確定引擎1380、圖14的裝置1402,或其組合。

系統2700的組件可以與圖25的系統2500的對應組件類似的方式操作。系統2700
可包含圖像傳感器、濾波器及場景改變檢測器2702。圖像傳感器、濾波器及場景改變檢
測器2702可為圖像傳感器(例如,圖14的裝置1402的一或多個圖像傳感器,例如第一
圖像傳感器1404、第N圖像傳感器1440或兩者)、場景改變檢測器(例如,圖14的場景
改變檢測器1460)與濾波器(例如,圖22的濾波器2222)的組合。

在特定實施例中,圖3的相機302、第一處理裝置304及圖1的統計處理裝置108
可對應于圖像傳感器、濾波器及場景改變檢測器2702。統計處理裝置108可將場景改變
通知2704及原始圖像數據2504提供給圖3的第二處理裝置310。圖像傳感器、濾波器
及場景改變檢測器2702可產生原始圖像數據2504。圖像傳感器、濾波器及場景改變檢
測器2702還可產生場景改變通知2704。圖像傳感器、濾波器及場景改變檢測器2702可
響應于確定圖像對應于場景改變而產生場景改變通知2704,如參看圖14進一步描述。
圖像傳感器、濾波器及場景改變檢測器2702可輸出場景改變通知2704。例如,系統2700
可響應于場景改變通知2704而執行如參看圖26進一步描述的操作。

參看圖28,展示說明與提取測試圖像的特征的各種子集相關聯的執行時間的實例的
條形圖且一般標示為2800。在特定實施例中,可通過圖14的特征提取器1414提取特征
的各種子集。

條形圖2800說明與從與多個測試圖像(例如,測試圖像1-4)中的每一者相關聯的感
測數據提取特征的各種子集相關聯的執行時間。例如,每一測試圖像可具有1080漸進
掃描(1080p)分辨率。特征的第一子集包含測試特征1、測試特征2及測試特征3。特征
的第二子集包含特征的第一子集及測試特征4。特征的第三子集包含特征的第二子集及
測試特征5。特征的第四子集包含特征的第三子集及測試特征6。在特定實施例中,測
試特征1可對應于色彩布局描述符,測試特征2可對應于同構紋理描述符,測試特征3
可對應于邊緣直方圖描述符,測試特征4可對應于色彩結構描述符,測試特征5可對應
于可縮放色彩描述符,且測試特征6可對應于主要色彩描述符。

條形圖2800包含對應于與從測試圖像1的感測數據提取特征的第一子集相關聯的
數百毫秒的執行時間的條2802。條形圖2800包含對應于與從測試圖像2的感測數據提
取特征的第一子集相關聯的大約一秒的執行時間的條2812。條形圖2800包含對應于與
從測試圖像3的感測數據提取特征的第一子集相關聯的大約一秒的執行時間的條2822。
條形圖2800包含對應于與從測試圖像4的感測數據提取特征的第一子集相關聯的大約
一秒的執行時間的條2832。

條形圖2800包含對應于從測試圖像1的感測數據提取特征的第二子集的執行時間
的條2804且大約是從測試圖像1的感測數據提取特征的第一子集的執行時間的兩倍。
條形圖2800包含對應于與從測試圖像2的感測數據提取特征的第二子集相關聯的大約2
秒的執行時間的條2814。條形圖2800包含對應于與從測試圖像3的感測數據提取特征
的第二子集相關聯的大約2秒的執行時間的條2824。條形圖2800包含對應于與從測試
圖像4的感測數據提取特征的第二子集相關聯的大約2秒的執行時間的條2834。

條形圖2800包含對應于與從測試圖像1的感測數據提取特征的第三子集相關聯的
半秒的執行時間的條2806。條形圖2800包含對應于與從測試圖像2的感測數據提取特
征的第三子集相關聯的大約3秒的執行時間的條2816。條形圖2800包含對應于與從測
試圖像3的感測數據提取特征的第三子集相關聯的大約3秒的執行時間的條2826。條形
圖2800包含對應于與從測試圖像4的感測數據提取特征的第三子集相關聯的大約3秒
的執行時間的條2836。

條形圖2800包含對應于與從測試圖像1的感測數據提取特征的第四子集相關聯的
大約3秒的執行時間的條2808。條形圖2800包含對應于與從測試圖像2的感測數據提
取特征的第四子集相關聯的大約36秒的執行時間的條2818。條形圖2800包含對應于與
從測試圖像3的感測數據提取特征的第四子集相關聯的大約33秒的執行時間的條2828。
條形圖2800包含對應于與從測試圖像4的感測數據提取特征的第四子集相關聯的大約
38秒的執行時間的條2838。

因此,與提取特征的子集相關聯的執行時間基于包含在子集中的描述符而變化。特
定來說,從測試圖像2-4的感測數據提取測試特征6花費大約30秒。因此,基于置信水
平而遞增地提取特征的子集可節約裝置1402的資源,因為可能不提取每一圖像的特征
的一些子集。

參看圖29,展示說明與提取圖28的測試圖像的特征的各種子集相關聯的存儲器使
用的實例的條形圖且一般標示為2900。在特定實施例中,可通過圖14的特征集合提取
器1414提取特征的各種子集。

條形圖2900包含指示與提取特征的第一子集相關聯的大約100千字節的存儲器使
用的條2902、指示與提取特征的第二子集相關聯的大約140千字節的存儲器使用的條
2904、指示與提取特征的第三子集相關聯的大約200千字節的存儲器使用的條2906,及
指示與提取特征的第四子集相關聯的大約280千字節的存儲器使用的條2908。在特定實
施例中,所述存儲器使用可指示由特征集合提取器1414使用的存儲器量308。

因此,與提取特征的子集相關聯的存儲器使用基于包含在所述子集中的描述符而變
化。特定來說,從感測數據提取測試特征4、測試特征5及測試特征6使存儲器使用增
加大約180千字節。因此,基于置信水平而遞增地提取特征的子集可節約裝置1402的
資源,因為可能不提取每一圖像的特征的一些子集。

參看圖30,展示基于圖像統計而減少與相關聯計算機視覺應用的電力使用的方法
3000的特定實施例的流程圖。在說明性實施例中,可使用關于圖1到29描述的系統、
裝置及技術中的至少一者來執行方法3000。

方法3000包含在3002處產生圖像數據的第一幀的第一圖像統計。例如,在圖3中,
相機302可在第一時間俘獲圖1的第一幀102且第一處理裝置304可產生第一幀102的
第一圖像統計。第一處理裝置304可將第一圖像統計提供給存儲器306。

在3004處,可產生圖像數據的第二幀的第二圖像統計。例如,在圖3中,在俘獲
第一幀102之后,相機302可在第二時間俘獲圖1的第二幀104,且第一處理裝置304
可產生第二幀104的第二圖像統計。第一處理裝置304可將第二圖像統計提供給存儲器
306。另外,第一處理裝置304可將第二幀104及第二圖像統計提供給統計處理裝置108。

在3006處,可確定第二圖像統計與第一圖像統計之間的第一改變量是否滿足閾值。
例如,在圖3中,統計處理裝置108可將第二圖像統計與第一圖像統計進行比較以確定
是否將第二幀104提供給第二處理裝置310以用于對第二幀104進行應用專有處理。例
如,統計處理裝置108可確定第二圖像統計與第一圖像統計之間的第一改變量是否滿足
閾值。

可響應于在3008處確定第一改變量滿足閾值而對第二幀執行應用專有處理。例如,
在圖3中,如果改變量滿足閾值,那么統計處理裝置108可將第二幀104提供給第二處
理裝置310以用于對第二幀104進行應用專有處理。

在特定實施例中,方法3000可包含響應于確定第一改變量不滿足閾值而繞過或放
棄對第二幀的應用專有處理。例如,在圖3中,如果改變量不滿足閾值,那么統計處理
裝置108可確定節約電力且繞過對第二幀104的應用專有處理。

在特定實施例中,方法3000可包含在繞過對第二幀的應用專有處理之后產生圖像
數據的第三幀的第三圖像統計。例如,在圖3中,在俘獲第二幀104之后,相機302可
在第三時間俘獲第三幀106,且第一處理裝置304可產生第三幀106的第三圖像統計。
第一處理裝置304可將第三圖像統計提供給存儲器306。在此實例中,方法3000可包含
確定第三圖像統計與第二圖像統計之間的第二改變量是否滿足閾值。例如,在圖3中,
如果統計處理裝置108確定繞過或放棄對第二幀104的應用專有處理,那么統計處理裝
置108可將第二圖像統計與第二圖像統計(或第一圖像統計)進行比較以確定是否對第三
幀106執行應用專有處理。

在特定實施例中,方法3000可包含響應于確定第二改變量滿足閾值而對第三幀執
行應用專有處理。例如,在圖3中,如果第二改變量滿足閾值,那么統計處理裝置108
可將第三幀106提供給第二處理裝置310以用于對第三幀106進行應用專有處理。

繞過或放棄對具有與先前幀類似的圖像統計的特定幀的應用專有處理可節約電子
裝置中的電力。例如,應用專有處理可利用處理系統內的高功率裝置,例如通用處理器
或圖形處理器。通過使用低功率裝置(例如,數字信號處理器、專用集成電路等)(例如統
計處理裝置108及第一處理裝置304)以產生及/或評估每一幀的統計,可確定特定幀實質
上相同且僅需要對相同幀中的一者執行應用專有處理。因此,可通過放棄對相同或類似
幀的應用專有處理而節約電力。

參看圖31,展示識別圖像的背景的方法的特定說明性實施例的流程圖且一般標示為
3100。可使用關于圖1到29描述的系統、裝置及技術中的至少一者來執行方法3100。

方法3100可包含在3102處在移動裝置處從圖像傳感器接收感測數據。感測數據可
與圖像相關。例如,圖14的裝置1402可從第一圖像傳感器1404接收感測數據(例如,
第一感測數據1470)。第一感測數據1470可與圖1的第二幀104相關。

方法1300還可包含在1304處基于感測數據而產生圖像的第一圖像統計。當第一圖
像統計與第二圖像的第二圖像統計之間的改變量滿足改變閾值時,可滿足提取準則。例
如,圖1的統計處理裝置108可產生對應于第二幀104的第一圖像統計且可產生對應于
第一幀102的第二圖像統計,如參看圖1所描述。當第一圖像統計與第二圖像統計之間
的改變量滿足改變閾值時可滿足提取準則,如參看圖14進一步描述。

方法3100可進一步包含在3106處基于滿足提取準則而從感測數據提取圖像的特征
的第一子集。例如,圖14的特征集合提取器1414可基于滿足提取準則而從第一感測數
據1470提取特征的第一子集(例如,圖14的特征的子集1442中的第一者),如參看圖
14進一步描述。

可通過現場可編程門陣列(FPGA)裝置、專用集成電路(ASIC)、例如中央處理單元
(CPU)等處理單元、數字信號處理器(DSP)、控制器、另一硬件裝置、固件裝置,或其任
何組合來實施圖31的方法3100。作為一實例,可通過執行指令的處理器執行圖31的方
法3100。

因此,方法3100可實現圖像背景識別。基于提取準則提取特征的子集可防止在某
些情形中提取圖像的特征,進而節約裝置1402的資源。

參看圖32,展示識別圖像的背景的方法的特定說明性實施例的流程圖且一般標示為
3200。可使用關于圖1到29描述的系統、裝置及技術中的至少一者來執行方法3200。
在特定實施例中,方法3200可從圖31的3106進行。

方法3200可包含在3202處基于第一時戳在第二時戳的閾值持續時間內而產生特征
的第一群集子集。所述第一時戳與圖像(例如,圖1的第二幀104)相關聯。所述第二時
戳與第二圖像相關聯。特征的第一群集子集包含第二圖像的特征的第一子集、特征的第
二子集,或兩者。例如,圖14的特征集合群集器1416可基于第一時戳(例如,時戳1494
中的第一者)在第二時戳(例如,時戳1494中的第二者)的閾值圖像俘獲持續時間(例如,
閾值持續時間1480)內而產生特征的第一群集子集(例如,圖14的特征的群集子集1476),
如參看圖14進一步描述。

方法3200還可包含在3204處通過基于第一分類模型對特征的第一群集子集進行分
類而產生特征的分類子集。例如,圖14的特征集合分類器1418可通過基于第一分類模
型(例如,分類模型1428中的第一者)對特征的第一群集子集進行分類而產生特征的分類
子集(例如,特征的分類子集1474),如參看圖14進一步描述。

方法3200可進一步包含在3206處基于確定中間背景數據的置信水平不滿足閾值置
信水平而確定與提取特征的第一子集相關聯的置信水平不滿足閾值置信水平。所述中間
背景數據可對應于特征的第一子集、特征的第一群集子集或特征的分類子集。例如,多
媒體內容分類器1412可基于確定中間背景數據1492的置信水平不滿足閾值置信水平
1482而確定與提取特征的第一子集相關聯的置信水平不滿足閾值置信水平1482,如參
看圖14進一步描述。

方法3200還可包含在3208處基于特征的第一子集滿足分析準則而從感測數據提取
圖像的特征的第二子集。所述分析準則是基于與提取特征的第一子集相關聯的置信水
平。例如,圖14的特征集合提取器1414可基于特征的第一子集滿足分析準則而從第一
感測數據1470提取特征的第二子集(例如,特征的子集1442中的第二者),如參看圖14
進一步描述。所述分析準則可基于與提取特征的第一子集相關聯的置信水平,如參看圖
14進一步描述。

方法3200可進一步包含在3210處通過基于第一時戳及第二時戳將特征的第二子集
群集而產生特征的第二群集子集。例如,圖14的特征集合群集器1416可通過基于第一
時戳及第二時戳將特征的第二子集群集而產生特征的第二群集子集(例如,特征的群集子
集1476中的第二者),如參看圖14進一步描述。

方法3200還可包含在3212處至少部分基于特征的第二子集而產生指示圖像的背景
的背景數據。可通過基于第二分類模型對特征的第一群集子集、特征的第二群集子集或
兩者進行分類而產生背景數據。例如,多媒體內容分類器1412可至少部分基于特征的
第二子集而產生指示圖像的背景的背景數據1490,如參看圖14進一步描述。

可通過現場可編程門陣列(FPGA)裝置、專用集成電路(ASIC)、例如中央處理單元
(CPU)等處理單元、數字信號處理器(DSP)、控制器、另一硬件裝置、固件裝置,或其任
何組合來實施圖32的方法3200。作為一實例,可通過執行指令的處理器執行圖32的方
法3200。

因此,方法3200可實現圖像背景識別。基于相關聯的置信水平而分析(例如,提取、
群集及分類)特征的子集可導致提取圖像的少于全部特征,進而節約裝置1402的資源。

參看圖33,展示識別圖像的背景的方法的特定實施例的流程圖且一般標示為3300。
可使用關于圖1到29描述的系統、裝置及技術中的至少一者來執行方法3300。

方法3300可包含在3302處在移動裝置處從圖像傳感器接收感測數據。所述感測數
據與圖像相關。例如,圖14的裝置1402可從第一圖像傳感器1404接收感測數據(例如,
第一感測數據1470)。第一感測數據1470可與圖1的第二幀104相關。

方法3300還可包含基于感測數據而產生圖像的第一圖像統計。提取準則至少部分
基于所述第一圖像統計。基于包含活動辨識、人員辨識、物體辨識、位置辨識或手勢辨
識中的至少一者的應用專有處理而產生所述第一圖像統計。例如,圖3的統計處理裝置
108可基于第一感測數據1470而產生第二幀104的第一圖像統計且提取準則可至少部分
基于所述第一圖像統計,如參看圖14所描述。可基于包含活動辨識、人員辨識、物體
辨識、位置辨識或手勢辨識中的至少一者的應用專有處理而產生所述第一圖像統計,如
參看圖14所描述。

方法3300可進一步包含在3306處基于滿足提取準則而從感測數據提取特征的第一
子集。可基于選擇準則而選擇特征的第一子集。例如,圖14的特征集合提取器1414可
基于滿足提取準則而從第一感測數據1470提取特征的第一子集(例如,圖14的特征的子
集1442),如參看圖14所描述。特征集合提取器1414可基于選擇準則(例如,圖14的
選擇準則1438)而選擇特征的第一子集,如參看圖14進一步描述。

方法3300可進一步包含在3308處響應于確定感測數據指示場景改變而激活第一電
力域。例如,圖14的多媒體內容分類器1412可響應于確定第一感測數據1470指示場
景改變而激活裝置1402的第一電力域,如參看圖23進一步描述。

方法3300還可包含在3310處響應于確定感測數據指示圖像的銳度滿足閾值銳度水
平而激活第二電力域。例如,圖14的多媒體內容分類器1412可響應于確定第一感測數
據1470指示圖像的銳度滿足閾值銳度水平而激活裝置1402的第二電力域,如參看圖24
進一步描述。

方法3300可進一步包含在3312處至少部分基于特征的第一子集而產生指示圖像的
背景的背景數據。例如,圖14的多媒體內容分類器1412可至少部分基于特征的第一子
集而產生指示圖像的背景的背景數據1490,如參看圖14進一步描述。

可通過現場可編程門陣列(FPGA)裝置、專用集成電路(ASIC)、例如中央處理單元
(CPU)等處理單元、數字信號處理器(DSP)、控制器、另一硬件裝置、固件裝置,或其任
何組合來實施圖33的方法3300。作為一實例,可通過執行指令的處理器執行圖33的方
法3300。

因此,方法3300可實現圖像背景識別。響應于確定圖像對應于場景改變、圖像不
模糊或兩者而分析圖像的特征的子集可導致對圖像的選擇性分析,進而節約裝置1402
的資源。此外,選擇性地激活裝置1402的第一電力域、第二電力域或兩者還可節約裝
置1402的資源。

參看圖34,展示識別圖像的背景的方法的特定說明性實施例的流程圖且一般標示為
3400。

方法3400可包含在3402處在移動裝置處從第一圖像傳感器接收第一感測數據。第
一感測數據可與第一圖像相關。例如,圖14的裝置1402可從第一圖像傳感器1404接
收感測數據(例如,第一感測數據1470)。第一感測數據1470可與圖1的第一幀102相
關。

方法3400還可包含在3404處基于感測數據而產生第一圖像的第一圖像統計。所述
第一圖像統計是基于應用專有處理而產生。例如,統計處理裝置108可基于第一感測數
據1470而產生圖1的第一幀102的第一圖像統計,如參看圖14所描述。所述第一圖像
統計可基于應用專有處理而產生,如參看圖14所描述。

方法3400可進一步包含在3406處從第一感測數據提取第一圖像的特征的第一子
集。例如,圖14的特征集合提取器1414可從第一感測數據1470提取特征的第一子集(例
如,圖14的特征的子集1442中的第一者)。

方法3400還可包含在3408處基于特征的第一子集滿足分析準則而向第二圖像傳感
器請求第二感測數據。例如,圖14的多媒體內容分類器1412可響應于確定與提取特征
的第一子集相關聯的置信水平不滿足閾值置信水平1482而將第二圖像俘獲請求(例如,
第二圖像俘獲請求1426)發送到第N圖像傳感器1440,如參看圖14進一步描述。

方法3400可進一步包含在3410處從第二圖像傳感器接收第二感測數據。所述第二
感測數據可與第二圖像相關。例如,圖14的多媒體內容分類器1412可從第N圖像傳感
器1440接收第二感測數據(例如,第二感測數據1424)。第二感測數據1424可與圖1的
第二幀104相關。

方法3400還可包含在3412處基于第二感測數據而產生第二圖像的第二圖像統計。
基于應用專有處理而產生所述第二圖像統計。例如,統計處理裝置108可基于第二感測
數據1424而產生圖1的第二幀104的第二圖像統計,如參看圖14所描述。可基于應用
專有處理而產生所述第二圖像統計,如參看圖14所描述。

方法3400可進一步包含在3414處從第二感測數據提取第二圖像的特征的第二子
集。基于第一圖像統計與第二圖像統計之間的改變量滿足改變閾值而提取特征的第二子
集。例如,特征集合提取器1414可基于第一圖像統計與第二圖像統計之間的改變量滿
足改變閾值而從第二感測數據1424提取特征的第二子集(例如,特征的子集1442中的第
二者),如參看圖14進一步描述。

方法3400還可包含在3416處通過將特征的第一子集、特征的第二子集或兩者群集
而產生特征的群集子集。例如,特征集合群集器1416可通過將特征的第一子集、特征
的第二子集或兩者群集而產生特征的群集子集(例如,特征的群集子集1476),如參看圖
14進一步描述。

方法3400可進一步包含在3418處至少部分基于特征的第二子集而產生指示第一圖
像的背景的背景數據。可通過基于分類模型對特征的群集子集進行分類而產生所述背景
數據。例如,圖14的多媒體內容分類器1412可至少部分基于特征的第二子集而產生背
景數據1490,如參看圖14進一步描述。

可通過現場可編程門陣列(FPGA)裝置、專用集成電路(ASIC)、例如中央處理單元
(CPU)等處理單元、數字信號處理器(DSP)、控制器、另一硬件裝置、固件裝置,或其任
何組合來實施圖34的方法3400。作為一實例,可通過執行指令的處理器執行圖34的方
法3400。

因此,方法3400可實現圖像背景識別。當與來自單一圖像傳感器的感測數據相關
聯的置信水平不滿足閾值置信水平時,多媒體內容分類器1412可基于分析來自多個圖
像傳感器的感測數據而識別圖像的背景。分析來自單一圖像傳感器的感測數據可節約裝
置1402的資源,同時分析來自多個圖像傳感器的感測數據可增加與分析的結果相關聯
的置信水平。當在先前圖像與后續圖像之間檢測到改變時,可分析來自后續圖像的感測
數據。當不存在與先前圖像的足夠改變(例如,大于改變閾值)時,可通過不分析后續圖
像而節約裝置1402的資源。

參看圖35,展示減少與相關聯計算機視覺應用的電力使用的方法3500的特定說明
性實施例。可使用關于圖1到29描述的系統、裝置及技術中的至少一者來執行方法3500。

方法3500可包含在3502處在改變檢測電路處基于由傳感器俘獲的第一傳感器數據
與由傳感器俘獲的第二傳感器數據之間的改變量而產生控制信號。例如,參看圖4,改
變檢測電路414可基于由傳感器402俘獲的第一傳感器數據430與由傳感器402俘獲的
第二傳感器數據430之間的改變量而產生控制信號。改變檢測電路414可包含在第一處
理路徑408中。

在3504處,可基于所述控制信號而將第二傳感器數據提供給第二處理路徑以進行
計算機視覺應用專有處理。例如,參看圖4,改變檢測電路414可基于所述控制信號指
示第一傳感器數據430與第二傳感器數據430之間的差異而將第二傳感器數據430提供
給第二處理路徑410的應用處理器418以進行計算機視覺應用專有處理。在替代實施例
中(例如,圖5到6),控制信號可為提供給選擇電路(例如,多路復用器)的反饋信號且可
經由選擇電路將第二傳感器數據提供給應用處理器(例如,應用處理器518)。

方法3500可通過繞過對類似于先前幀的特定幀的計算機視覺應用專有處理而減少
電力消耗。例如,改變檢測電路414可基于當前幀與先前幀之間的比較而指示(經由控制
信號416)是否激活(例如,喚醒)應用處理器418。如果改變檢測電路414確定當前幀與
先前幀之間的差異不滿足閾值(例如,改變閾值),那么改變檢測電路414可確定減活應
用處理器418(例如,使應用處理器418保持在休眠狀態中)以節約電力。

參看圖36,描繪移動裝置的說明性實施例的圖且一般標示為3600。移動裝置3600
可包含永啟相機及/或與其通信地耦合。在特定實施例中,移動裝置3600可對應于圖12
的移動裝置1200中的一或多者。在說明性實施例中,移動裝置3600可根據圖30到35
的方法3000到3500或其任何組合而操作。

應注意,圖16將提供各種組件的一般化說明,可在適當時利用所述組件中的任一
者或全部。此外,圖36中展示的移動裝置3600的硬件和/或軟件組件可經配置以實施圖
13中說明的組件中的一或多者,例如背景確定引擎1380、傳感器及其它組件。

圖36中展示的組件可集中于單一移動裝置及/或分布在可安置于不同物理位置處的
各種連網裝置中。例如,一些實施例可包含在用戶的身體上或附近的各種位置處的分布
式相機3643及/或其它傳感器3649。HMD(佩戴在用戶的頭上)的永啟相機例如可與用戶
的口袋中的移動電話通信地耦合,且圖36中展示的組件可以多種方式中的任一者分布
在HMD及移動電話中,其取決于所要的功能性。

移動裝置3600展示為包含可經由總線3605電耦合(或可另外在適當時進行通信)的
硬件元件。所述硬件元件可包含處理單元3610,其可包含(不限于)一或多個通用處理器、
一或多個專用處理器(例如數字信號處理器(DSP)、圖形加速處理器、專用集成電路(ASIC)
和/或類似物),及/或可經配置以執行本文中所描述的方法中的一或多者的其它處理結構
或裝置,所述方法包含圖30到35的方法3000到3500。移動裝置3600還可包含一或多
個輸入裝置3670(例如,觸摸屏、觸摸墊、按鈕、撥號盤、開關和/或類似物)及一或多
個輸出裝置3615,其可包含(不限于)顯示器、發光二極管(LED)、揚聲器,和/或類似物。

移動裝置3600還可包含無線通信接口3630,其可包含(不限于)調制解調器、網卡、
紅外通信裝置、無線通信裝置及/或芯片組(例如(藍牙SIG公司的注冊商標)
裝置、IEEE802.11裝置、IEEE802.15.4裝置、WiFi裝置、WiMax裝置、蜂窩式通信
設施等),和/或類似物。在一些實施例中,還可使用各種無線通信網絡實施去往及來自
移動裝置3600的通信。這些網絡可包含例如廣域無線網絡(WWAN)、無線局域網
(WLAN)、無線個域網(WPAN),及類似者。WWAN可為碼分多址(CDMA)網絡、時分多
址(TDMA)網絡、頻分多址(FDMA)網絡、正交頻分多址(OFDMA)網絡、單載波頻分多址
(SC-FDMA)網絡、WiMax(IEEE802.16)網絡等等。CDMA網絡可實施一或多種無線電
接入技術(RAT),例如cdma2000、寬帶CDMA(W-CDMA)等。Cdma2000包含IS-95、IS-2000
及/或IS-856標準。TDMA網絡可實施全球移動通信系統(GSM)、數字高級移動電話系
統(D-AMPS)或某一其它RAT。OFDMA網絡可實施長期演進(LTE)、LTE高級等。LTE、
LTE高級、GSM及W-CDMA描述于來自名為“第三代合作伙伴計劃”(3GPP)的聯盟的
文獻中。來自名為“第三代合作伙伴計劃2”(3GPP2)的聯盟的文獻中描述了Cdma2000。
3GPP和3GPP2文獻可公開獲得。WLAN還可為IEEE802.11x網絡,且WPAN可為
(藍牙SIG公司的注冊商標)網絡、IEEE802.15x或某一其它類型的網絡。本
文所描述的技術還可用于WWAN、WLAN和/或WPAN的任何組合。無線通信接口3630
可準許直接與其它傳感器、系統及/或本文中描述的任何其它電子裝置交換數據。可經由
發送和/或接收無線信號3634的一或多個無線通信天線3632進行通信。

無線通信接口3630還可用于確定移動裝置3600的位置。例如,接入點(包含基站及
/或用于無線話音及/或數據通信的其它系統)可例如通過例如基于往返時間(RTT)及/或接
收信號強度指示(RSSI)測量值實施基于三邊測量的程序而充當位置數據的獨立源。接入
點可為在建筑物中操作以在比WWAN更小的地理區域上執行通信的WLAN的部分。此
外,接入點可為WiFi網絡(802.1lx)、蜂窩式微微網及/或毫微微小區、(藍牙
SIG公司的注冊商標)網絡及類似者的部分。接入點還可形成高通室內定位系統
(QUIPSTM)的部分。

移動裝置3600可進一步包含傳感器3640。如本文中指示,可對應于圖2中描述的
傳感器的傳感器3640可包含可從其確定移動裝置3600的定向及/或運動的傳感器,例如
一或多個加速度計3641、陀螺儀3642、磁力計3644,及類似者。移動裝置3600可進一
步包含其它傳感器1640,例如麥克風1665、光傳感器1646、接近傳感器及其它傳感器,
如參看圖13所描述。相機3643可包含具有不同特征(RGB、紅外、廣角、魚眼、高分辨
率等)的任何數目的不同相機,其中的任一者或全部可用作如本文中所描述的永啟相機。

移動裝置3600的實施例還可包含能夠使用SPS天線3682從一或多個SPS接收信號
3684的衛星定位系統(SPS)接收器3680。SPS接收器3680可對應于圖13的衛星定位接
收器1350,其可提供關于移動裝置3600的位置信息(例如,坐標)以及從其導出的信息(速
度、加速度等)。所傳輸的衛星信號3684可包含例如使用設定數目的碼片的重復偽隨機
噪聲(PN)碼標記的信號且可位于基于地面的控制站、用戶設備及/或航天器上。衛星定位
系統可包含例如以下系統:全球定位系統(GPS)、伽利略(Galileo)、格洛納斯(Glonass)、
指南針、日本上方的準天頂衛星系統(QZSS)、印度上方的印度區域導航衛星系統
(IRNSS)、中國上方的北斗等,和/或可與一或多個全球和/或區域性導航衛星系統相關聯
或另外經啟用以與所述系統一起使用的各種增強系統(例如,基于衛星的增強系統
(SBAS))。舉例來說但非限制,SBAS可包含提供完整性信息、差分校正等的增強系統,
例如,廣域增強系統(WAAS)、歐洲地球同步導航重疊服務(EGNOS)、多功能衛星增強
系統(MSAS)、GPS輔助式地理增強導航或GPS和地理增強導航系統(GAGAN),和/或類
似物。

移動裝置3600可進一步包含(及/或與之通信)存儲器3660。存儲器3660可包含但不
限于可為可編程、可快閃更新的本地及/或網絡可存取的存儲裝置、磁盤驅動器、驅動陣
列、光學存儲裝置、固態存儲裝置,例如隨機存取存儲器(“RAM”)及/或只讀存儲器
(“ROM”),和/或類似物。此類存儲裝置可經配置以實施任何適當的數據存儲裝置,包
含不限于各種文件系統、數據庫結構和/或類似物。

移動裝置3600的存儲器3660還可包含軟件元件(未圖示),包含操作系統、裝置驅
動器、可執行庫及/或其它代碼,例如一或多個應用程序,其可包括由各種實施例提供的
計算機程序及/或可經設計以實施由其它實施例提供的方法及/或配置由其它實施例提供
的系統,如本文中所描述。僅舉例來說,關于圖30到35的方法描述的一或多個程序可
實施為可由移動裝置3600(和/或移動裝置3600內的處理單元)(及/或定位系統的另一裝
置)執行的代碼和/或指令。在一方面中,可使用此類代碼和/或指令來配置和/或調適通用
計算機(或其它裝置)以執行根據所描述方法的一或多個操作。

參看圖37,展示包含可操作以減少與相關聯計算機視覺應用的電力使用的組件的無
線裝置3700的框圖。裝置3700包含可操作以減少與相關聯計算機視覺應用的電力使用
的處理器3710(例如,改變檢測電路414及應用處理器418)。處理器3710耦合到存儲
器3732。在特定實施例中,處理器3710可包含圖3的處理系統300、圖4的處理系統
400、圖5的處理系統500、圖6的處理系統600、圖8的處理系統800或其任何組合。

圖37還展示耦合到處理器3710及顯示器3728的顯示控制器3726。相機控制器3790
可耦合到處理器3710及傳感器402。傳感器402可經配置以俘獲包含圖像幀(例如,圖1
的圖像102到106)的視頻流。譯碼器/解碼器(CODEC)3734也可耦合到處理器3710。揚
聲器3736及麥克風3738可耦合到CODEC3734。圖37還指示無線控制器3740可耦合
到處理器3710且經由射頻(RF)接口3780耦合到無線天線3742。

存儲器3732可為包含可執行指令3756的有形的非暫時性處理器可讀存儲媒體。指
令3756可由例如處理器3710等處理器或處理器3710內的裝置(例如,第一處理裝置304、
統計產生器304及/或第二處理裝置310)執行以執行圖30到35的方法3000到3500中的
任一者。

在特定實施例中,處理器3710、顯示器控制器3726、存儲器3732、CODEC3734
及無線控制器3740包含在系統級封裝或系統芯片裝置3722中。在特定實施例中,輸入
裝置3730和電力供應器3744耦合到系統芯片裝置3722。此外,在特定實施例中,如圖
37中所說明,顯示裝置3728、輸入裝置3730、相機302、揚聲器3736、麥克風3738、
無線天線3742和電力供應器3744在系統芯片裝置3722的外部。然而,顯示裝置3728、
輸入裝置3730、相機302、揚聲器3736、麥克風3738、無線天線3742和電力供應器3744
中的每一者可耦合到系統芯片裝置3722的組件,例如,接口或控制器。

結合所描述的實施例,揭示包含用于產生圖像數據的第一幀的第一圖像統計及圖像
數據的第二幀的第二圖像統計的裝置的設備。例如,所述用于產生圖像統計的裝置可包
含圖3的第一處理裝置304、經編程以執行圖37的指令3756的處理器3710、用以產生
圖像統計的一或多個其它裝置、電路、模塊或指令,或其任何組合。

所述設備還可包含用于確定第二圖像統計與第一圖像統計之間的改變量是否滿足
閾值的裝置。例如,所述用于確定的裝置可包含圖3的統計處理裝置108、經編程以執
行圖37的指令3756的處理器3710、用以確定第二圖像統計與第一圖像統計之間的第一
改變量是否滿足閾值的一或多個其它裝置、電路、模塊或指令,或其任何組合。

所述設備還可包含用于響應于確定改變量滿足閾值而對第二幀執行應用專有處理
的裝置。例如,所述用于執行應用專有處理的裝置可包含圖3的第二處理裝置310、經
編程以執行圖37的指令3756的處理器3710、用以執行應用專有處理的一或多個其它裝
置、電路、模塊或指令,或其任何組合。

結合所描述的實施例,揭示包含用于基于由傳感器俘獲的第一傳感器數據與由傳感
器俘獲的第二傳感器數據之間的改變量而產生控制信號的裝置的設備。所述用于產生控
制信號的裝置可包含圖1到3的統計處理裝置108、圖4的改變檢測電路414、圖5到6
的改變檢測電路514、圖8的激活分析器814、圖8的激活分析器816、用以產生控制信
號的一或多個其它裝置、電路、模塊或指令,或其任何組合。

所述設備還可包含用于基于控制信號對所述第二傳感器數據執行計算機視覺應用
專有處理的裝置。所述用于執行計算機視覺應用專有處理的裝置可包含圖3的第二處理
裝置310、圖4的第二處理路徑410中的組件、圖5的第二處理路徑510中的組件、圖
6的第二處理路徑610中的組件、圖8的第二處理路徑810中的組件、用以對所述第二
傳感器數據執行計算機視覺應用專有處理的一或多個其它裝置、電路、模塊或指令,或
其任何組合。

參看圖38,描繪移動裝置的特定說明性實施例的框圖且一般標示為3800。在各種
實施例中,裝置3800可具有比圖38中說明的組件更多或更少的組件。裝置3800可包
含、被包含在圖3的裝置302中或對應于所述裝置。在說明性實施例中,裝置3800可
根據圖30到34的方法或其任何組合而操作。

在特定實施例中,裝置3800包含處理器3810(例如,中央處理單元(CPU)或數字信
號處理器(DSP)),其耦合到圖14的存儲器1408、譯碼器/解碼器(CODEC)3834且經由無
線控制器3840耦合到無線天線3842。處理器3810還可經由顯示控制器3826耦合到圖
14的顯示器1406。揚聲器3836及麥克風3838可耦合到CODEC3834。裝置3800可耦
合到圖14的裝置1402的一或多個圖像傳感器。例如,裝置3800可耦合到第一圖像傳
感器1404、圖14的第N圖像傳感器1440或兩者。裝置3800可耦合到一或多個其它傳
感器3846。例如,一或多個其它傳感器3846可包含微機電系統(MEMS)傳感器、光學傳
感器、磁傳感器,或其任何組合。裝置3800可包含圖14的多媒體內容分類器1412。在
特定實施例中,處理器3810可對應于圖14的處理器1410。在特定實施例中,處理器
3810可包含圖14的多媒體內容分類器1412。

多媒體內容分類器1412可用于實施本文中描述的圖像背景識別技術的硬件實施例。
或者或另外,可實施軟件實施例(或組合軟件/硬件實施例)。例如,存儲器1408可包含
指令3856。指令3856可對應于多媒體內容分類器1412。指令3856可為可由處理器3810
或裝置3800的另一處理單元執行的。例如,存儲器1408可為非暫時性計算機可讀媒體
或存儲指令3856的裝置,所述指令可由處理器3810執行以通過接收感測數據而識別圖
像的背景、提取特征的第一子集、確定與特征的第一子集相關聯的置信水平不滿足閾值
置信水平、響應于所述確定而提取特征的第二子集,且至少部分基于特征的第二子集而
產生指示圖像的背景的背景數據。

在特定實施例中,處理器3810、顯示控制器3826、存儲器1408、CODEC3834及
無線控制器3840包含在系統級封裝或系統芯片3822中。在特定實施例中,輸入裝置3830
及電力供應器3844耦合到系統芯片裝置3822。此外,在特定實施例中,如圖38中所說
明,顯示器1406、輸入裝置3830、揚聲器3836、麥克風3838、第一圖像傳感器1404、
第N圖像傳感器340、無線天線3842及電力供應器3844在系統芯片裝置3822的外部。
然而,顯示器1406、輸入裝置3830、揚聲器3836、麥克風3838、第一圖像傳感器1404、
第N圖像傳感器1440、無線天線3842及電力供應器3844中的每一者可耦合到系統芯
片裝置3822的組件,例如接口或控制器。

結合所描述的實施例,揭示可包含用于從圖像傳感器接收感測數據的裝置的系統,
例如無線天線3842、圖14的多媒體內容分類器1412、圖3的第一處理裝置304、經配
置以接收感測數據的一或多個其它裝置或電路,或其任何組合。所述感測數據可與圖像
相關。所述系統還可包含用于從感測數據提取特征的第一子集的裝置,例如第一處理裝
置304、圖3的第二處理裝置310、圖14的特征集合提取器1414、多媒體內容分類器
1412、處理器1410、圖38的處理器3810、經配置以提取特征的第一子集的一或多個其
它裝置或電路,或其任何組合。可基于選擇準則而選擇特征的第一子集。所述系統可進
一步包含用于至少部分基于特征的第一子集而產生指示圖像的背景的背景數據的裝置,
例如圖3的第二處理裝置310、圖14的多媒體媒體內容分類器1412、處理器1410、圖
38的處理器3810、經配置以產生背景數據的一或多個其它裝置或電路,或其任何組合。

所述系統還可包含用于基于感測數據確定是否滿足提取準則的裝置,例如圖1的統
計處理裝置108、圖3的第一處理裝置304、第二處理裝置310、圖14的多媒體媒體內
容分類器1412、提取器1414、圖38的處理器3810、經配置以基于感測數據而確定是否
滿足提取準則的一或多個其它裝置或電路,或其任何組合。可基于滿足提取準則而提取
特征的第一子集。

所述系統還可包含用于響應于確定感測數據指示場景改變而激活第一電力域的裝
置,例如圖1的統計處理裝置108、圖3的第一處理裝置304、第二處理裝置310、圖
14的多媒體媒體內容分類器1412、提取器1414、圖38的處理器3810、經配置以激活
第一電力域的一或多個其它裝置或電路,或其任何組合。

所述系統可進一步包含用于響應于確定感測數據指示圖像的銳度滿足閾值銳度水
平而激活第二電力域的裝置,例如圖1的統計處理裝置108、圖3的第一處理裝置304、
第二處理裝置310、圖14的多媒體媒體內容分類器1412、提取器1414、圖38的處理器
3810、經配置以激活第二電力域的一或多個其它裝置或電路,或其任何組合。

所屬領域的技術人員將進一步了解,結合本文揭示的實施例描述的各種說明性邏輯
塊、配置、模塊、電路和算法步驟可實施為電子硬件、由處理器執行的計算機軟件,或
兩者的組合。上文已大體在其功能性方面描述各種說明性組件、塊、配置、模塊、電路
和步驟。此功能性是實施為硬件還是處理器可執行指令取決于特定應用和強加于整個系
統的設計約束。所屬領域的技術人員可針對每一特定應用以不同方式實施所描述功能
性,但此類實施決策不應被解釋為會造成對本發明的范圍的偏離。

結合本文中所揭示的實施例而描述的方法或算法的步驟可直接體現于硬件、由處理
器執行的軟件模塊中或兩者的組合中。軟件模塊可駐留在隨機存取存儲器(RAM)、快閃
存儲器、只讀存儲器(ROM)、可編程只讀存儲器(PROM)、可擦除可編程只讀存儲器
(EPROM)、電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)、寄存器、硬盤、可裝卸式磁盤、壓
縮光盤只讀存儲器(CD-ROM)或此項技術中已知的任何其它形式的非暫時性存儲媒體
中。示范性存儲媒體耦合到處理器,使得處理器可從存儲媒體讀取信息并將信息寫入到
存儲媒體。在替代方案中,存儲媒體可以與處理器成一體式。處理器及存儲媒體可以駐
留在專用集成電路(ASIC)中。ASIC可駐留在計算裝置或用戶終端中。在替代方案中,
處理器和存儲媒體可作為離散組件駐留在計算裝置或用戶終端中。

提供對所揭示實施例的先前描述以使得所屬領域的技術人員能夠制造或使用所揭
示的實施例。對這些實施例的各種修改將易于對所屬領域的技術人員顯而易見,并且可
在不脫離本發明的范圍的情況下將本文中定義的原理應用到其它實施例。因此,本發明
無意限于本文中所展示的實施例,而是將賦予本發明與如由所附權利要求書界定的原理
和新穎特征一致的可能的最廣范圍。

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計算機 視覺 應用 處理
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