СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ВЫДЕЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИКИ

1. Способ выделения характеристики, содержащий этапы, на которых:
разделяют изображение на множество блоков, причем каждый блок содержит множество ячеек;
выполняют разреженное разложение сигнала для каждой ячейки для получения разреженного вектора, соответствующего каждой ячейке; и
выделяют характеристики гистограммы ориентированного градиента (HOG) изображения, в соответствии с разреженными векторами.
2. Способ по п. 1, в котором этап выполнения разреженного разложения сигнала для каждой ячейки для получения разреженного вектора, соответствующего каждой ячейке, содержит подэтапы, на которых:
корректируют пиксели в каждой ячейке так, чтобы они составляли n*1-мерный вектор; и
выполняют разреженное разложение сигнала для вектора в каждой ячейке, с использованием следующей формулы для получения соответствующих разреженных векторов:
при условии y=Dx;
в которой у представляет собой вектор каждой ячейки, D представляет собой заданный перезаполненный словарь, х представляет собой разреженный вектор, выделенный посредством выполнения разреженного разложения сигнала для у, в соответствии с перезаполненным словарем D, и  представляет собой сумму абсолютного значения каждого столбца разреженного вектора х, причем каждый разреженный вектор представляет собой m*1-мерный вектор, а перезаполненный словарь D представляет собой матрицу n*m.
3. Способ по п. 1, в котором этап выделения характеристики гистограммы ориентированного градиента (HOG) изображения, в соответствии с разреженными векторами, содержит подэтапы, на которых:
вычисляют магнитуду градиента и направления градиента каждой ячейки, в соответствии с разреженным вектором, выделения дескриптора каждой ячейки;
выделяют характеристику HOG каждого блока на основе статистических данных соответствующих дескрипторов каждого блока; и
выделяют характеристику HOG изображения на основе статистических данных характеристики HOG соответствующих блоков изображения.
4. Способ по п. 3, в котором этап выделения характеристики HOG изображения на основе статистических данных характеристики HOG соответствующих блоков изображения, содержит подэтап, на котором:
каскадируют характеристику HOG соответствующих блоков изображения так, чтобы составить матрицу для получения характеристики HOG изображения, причем каждый столбец матрицы представляет собой характеристику HOG блока.
5. Способ по п. 3, в котором этап выделения характеристики HOG изображения на основе статистических данных характеристики HOG соответствующих блоков изображения, содержит подэтапы, на которых:
корректируют характеристику HOG каждого блока изображения из исходного L*1-мерного вектора до M*N матрицы, причем каждый блок содержит M*N пикселей, и L=M*N;
выделяют характеристику HOG изображения, в соответствии со скорректированной характеристикой HOG каждого блока в соответствующее положение каждого блока в изображении.
6. Способ по любому из пп. 1-5, дополнительно содержащий этап, на котором:
нормализуют изображение для получения изображения с заданным размером.
7. Устройство выделения характеристики, содержащее:
модуль разделения, выполненный с возможностью разделения изображения на множество блоков, при этом каждый блок содержит множество ячеек;
модуль разложения, выполненный с возможностью выполнения разреженного разложения сигнала для каждой ячейки для получения разреженного вектора, соответствующего каждой ячейке; и
модуль выделения, выполненный с возможностью выделения характеристики гистограммы ориентированного градиента (HOG) изображения, в соответствии с разреженными векторами.
8. Устройство по п. 7, в котором модуль разложения содержит:
первый подмодуль коррекции, выполненный с возможностью корректировки пикселей в каждой ячейке так, чтобы они составляли n*1-мерный вектор; и
подмодуль разложения сигнала, выполненный с возможностью выполнения разреженного разложения сигнала для векторов в каждой ячейке, используя следующую формулу, для получения соответствующего разреженного вектора:
при условии y=Dx;
в которой у представляет собой вектор в каждой ячейке, D представляет собой заданный перезаполненный словарь, х представляет собой разреженный вектор, выделенный путем выполнения разреженного разложения сигнала для у, в соответствии с перезаполненным словарем D, и  представляет собой суммирование абсолютного значения каждого столбца разреженного вектора х, при этом каждый разреженный вектор представляет собой m*1-мерный вектор, и перезаполненный словарь D представляет собой матрицу n*m.
9. Устройство по п. 7, в котором модуль выделения содержит:
подмодуль вычисления, выполненный с возможностью вычисления амплитуды градиента и направления градиента каждой ячейки в соответствии с разреженным вектором выделения дескриптора каждой ячейки;
первый статистический подмодуль, выполненный с возможностью получения характеристики HOG каждого блока на основе статистических данных соответствующих дескрипторов каждого блока; и
второй статистический подмодуль, выполненный с возможностью получения характеристики HOG изображения на основе статистических данных характеристики HOG соответствующих блоков изображения.
10. Устройство по п. 9, в котором второй статистический подмодуль выполнен с возможностью:
каскадирования характеристики HOG соответствующих блоков изображения для формирования матрицы, для получения характеристики HOG изображения, в котором каждый столбец матрицы представляет собой характеристику HOG блока.
11. Устройство по п. 9, в котором второй статистический подмодуль содержит:
второй подмодуль коррекции, выполненный с возможностью корректировки характеристики HOG каждого блока в изображении от исходного L*1-мерного вектора до матрицы M*N, причем каждый блок содержит M*N пикселей, и L=M*N; и
подмодуль выделения характеристики, выполненный с возможностью выделения характеристики HOG изображения, в соответствии со скорректированной характеристикой HOG каждого блока и соответствующего положения каждого блока в изображении.
12. Устройство по любому из пп. 7-11, дополнительно содержащее:
модуль обработки, выполненный с возможностью нормализации изображения для получения изображения с заданным размером.
13. Устройство выделения характеристики, содержащее:
процессор;
запоминающее устройство для хранения инструкций, выполняемых процессором;
при этом
процессор выполнен с возможностью:
разделения изображения на множество блоков, причем каждый блок содержит множество ячеек;
выполнения разреженного разложения сигнала для каждой ячейки для получения разреженного вектора, соответствующего каждой ячейке; и
выделения характеристики гистограммы ориентированного градиента (HOG) изображения, в соответствии с разреженными векторами.