1.一種識別輸入圖像中的對象的對象識別裝置，包括：

圖像特征提取單元，被配置為提取所述輸入圖像中的待識別對象的圖像特征；

主題獲取單元，被配置為基于所述圖像特征采用生成主題模型獲得與所述待識別對象有關的主題；

語義主題模型生成單元，被配置為基于所述圖像特征和所述主題生成與所述待識別對象有關的語義主題模型，其中，所述語義主題模型包括所述圖像特征的分布以及各個圖像特征相對于各個主題的分布；

分類器，被配置為對所述語義主題模型進行分類，以便確定所述輸入圖像中是否存在待識別對象。

2.根據(jù)權利要求1所述的對象識別裝置，還包括：聚類單元，被配置為對所述圖像特征進行聚類，

其中，所述主題獲取單元被配置為基于所述聚類單元得到的聚類中心采用生成主題模型獲得與所述待識別對象有關的主題，以及所述語義主題模型生成單元被配置為基于所述聚類中心和所述主題生成所述語義主題模型，其中，所述語義主題模型包括所述聚類中心的分布以及各個聚類中心包括的圖像特征相對于各個主題的分布。

3.根據(jù)權利要求2所述的對象識別裝置，其中，所述語義主題模型生成單元還被配置為將各個聚類中心中包括的各個圖像特征按照其所屬于的主題的特定順序進行排列。

4.根據(jù)權利要求1或2所述的對象識別裝置，還包括：分割單元，被配置為在所述圖像特征提取單元提取所述待識別對象的圖像特征之前對所述輸入圖像進行分割以獲取待識別對象的候選區(qū)域，

其中，所述圖像特征提取單元被配置為針對所述候選區(qū)域提取所述待識別對象的圖像特征。

5.根據(jù)權利要求1或2所述的對象識別裝置，其中，所述圖像特征提取單元被配置為根據(jù)特定二維分布來選擇輸入圖像中要提取其圖像特征的位置。

6.根據(jù)權利要求2所述的對象識別裝置，其中，所述聚類中心用詞袋方法表示，并且所述生成主題模型為潛在狄利克雷分配模型。

7.根據(jù)權利要求4所述的對象識別裝置，其中，所述輸入圖像中包括人臉和手的區(qū)域且待識別對象為手，所述分割單元包括：

檢測模塊，被配置為檢測人臉區(qū)域，并將輸入圖像中其余部分作為手的可能區(qū)域；

閾值搜索模塊，被配置為搜索確定第一分割閾值，在使用所述第一分割閾值對所述檢測模塊檢測的人臉區(qū)域和手的可能區(qū)域進行分割時，所保留的人臉區(qū)域和手的可能區(qū)域的面積最大，且所保留的人臉區(qū)域和手的可能區(qū)域的面積大于所述檢測的人臉區(qū)域的面積；以及

分割模塊，被配置為將所述第一分割閾值應用于所述手的可能區(qū)域，并將比所述第一分割閾值小的第二分割閾值應用于所述人臉區(qū)域以獲得所述手的候選區(qū)域。

8.根據(jù)權利要求7所述的對象識別裝置，其中，所述圖像特征提取單元被配置為針對所述手的候選區(qū)域應用二維高斯分布來選擇要提取手的圖像特征的位置。

9.根據(jù)權利要求1或2所述的對象識別裝置，其中，所述輸入圖像為灰度圖像或彩色圖像。

10.一種識別輸入圖像中的對象的對象識別方法，包括：

提取所述輸入圖像中的待識別對象的圖像特征；

基于所述圖像特征采用生成主題模型獲得與所述待識別對象有關的主題；

基于所述圖像特征和所述主題生成與所述待識別對象有關的語義主題模型，其中，所述語義主題模型包括所述圖像特征的分布以及各個圖像特征相對于各個主題的分布；

采用預定的分類器對所述語義主題模型進行分類，以便確定所述輸入圖像中是否存在待識別對象。