AdaBoost人脸检测原理

合集下载

基于Adaboost算法的人脸检测研究

维普资讯
第３（０７第２期５卷２０）
计算机与数字工程
７
基于Ａａｏｓ算法的人脸检测研究ｄｂｏｔ
罗明刚李一民曾素娣
６０９）５０３（昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明
摘
要
随着计算机科学的发展，人脸识别研究受到越来越多的重视。而作为人脸识别的一个重要步骤的人脸检测
Ｒｃｕ（）＝ＳＴ（一１Ｙ一１ｅｔｎｒＳＡ，）＋ＳＴ＋ｗＡ（１Ｙ＋，ｈ一１）一ＳＴ一１Ｙ＋ｈ一１Ａ（，）一ＳＴ＋ｗＡ（１Ｙ一１，）
个矩形特征可以用一个五元组表示为：＝（ｒ，的坐标，和ｈ是该矩形特征的宽和高，ｔ旋ＷＯ是
计算机视觉
中图分类号
１引言
人脸检测最初是随着人脸识别的研究而提出
点的象素的和表示为ＳＴ，）见图２ａＡ（Ｙ，（）
＿＿『
Ｈ
的，随着计算机视觉技术的发展，脸检测受到但人越来越高的重视而作为一个独立的课题提出。人脸检测长期以来受检测的精度和检测的速度困扰，直到上世纪９０年代，Ｖｏ … 提出的基于Ａａ由ｉｌａｄ－ｂｏｔｏｓ算法极大地提高了人脸检测地速的和精度，
ＹＷ，，ｔ，中和Ｙ是该矩形特征左上角点，ｈＯ）其转的角度。如下图：

人脸检测原理

人脸检测原理
人脸检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它主要应用于图像识别、安防监控、人脸识别等领域。

人脸检测的原理是利用计算机视觉和图像处理技术，通过对图像中的人脸进行特征提取和匹配，从而实现对人脸的自动识别和检测。

人脸检测的原理主要包括以下几个方面：
1. 图像预处理。

在进行人脸检测之前，首先需要对图像进行预处理，包括图像的灰度化、尺寸归一化、去噪等操作。

这些预处理操作可以提高人脸检测的准确性和鲁棒性。

2. 特征提取。

特征提取是人脸检测的关键步骤，它通过对图像中的人脸特征进行提取，如人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等特征点，从而实现对人脸的定位和识别。

常用的特征提取方法包括Haar特征、HOG特征、LBP特征等。

3. 分类器训练。

在特征提取之后，需要利用机器学习算法对提取的特征进行分类器的训练，以实现对人脸的准确检测。

常用的分类器包括SVM、Adaboost、神经网络等。

4. 人脸检测。

经过以上步骤，就可以利用训练好的分类器对图像中的人脸进行检测和识别。

通过对图像中的特征点进行匹配和比对，最终实现对人脸的自动检测和定位。

5. 算法优化。

为了提高人脸检测的准确性和速度，还可以对人脸检测算法进行优化，如采用级联分类器、快速人脸检测算法等，以实现对人脸的快速、准确检测。

总结起来，人脸检测是一项涉及计算机视觉、图像处理、机器学习等多个领域的综合技术，其原理主要包括图像预处理、特征提取、分类器训练、人脸检测和算法优化等步骤。

通过不断的技术创新和算法优化，人脸检测技术在安防监控、人脸识别等领域具有广阔的应用前景。

基于OpenCV和Adaboost算法的人脸检测

第1期（总第125期）机械管理开发2012年2月No.1（S UM No.125）M EC HANIC ALM ANAGEM ENT ANDDEVELOPM ENTFeb.2012引言人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，是近年来信息科学领域一个备受关注的热点。

和其他生物特征识别技术相比，人脸识别具有自然性和不被被测者察觉等优势。

但是由于人脸的相似性和易变性等特点，人脸识别被认为是生物特征识别领域最困难的研究课题。

人脸识别主要用于身份识别，在门禁系统、公安刑侦破案、摄像监控系统、身份辨识、信息安全等方面都有着广阔的应用前景。

OpenCV 是Intel 公司开发的数字图像处理和计算机视觉软件，可以应用于很多领域作为二次开发的工具。

本文利用OpenCV ，实现了Adaboo st 的人脸检测算法。

1Ada boost 人脸检测基本原理对人脸检测的研究最初可以追溯到20世纪70年代，早期的研究主要致力于模板匹配、子空间方法、变形模板匹配等。

近期人脸检测的研究主要集中在基于数据驱动的学习方法，如统计模型方法、神经网络学习方法、统计知识理论和支持向量机方法、基于马尔可夫随机方法以及基于肤色的人脸检测。

目前在实际中应用的人脸检测方法多为基于Adaboo st 学习算法的方法[1]。

Paul Vio la 和M ichael Jones 于2001年将Adabo ost 算法应用于人脸检测中。

Viola 人脸检测方法是一种基于积分图、级联检测器和Adaboo st 算法的方法，方法框架可以分为以下三大部分：1）使用Harr-like 特征表示人脸，使用“积分图”实现特征数值的快速计算；2）使用Adabo ost 算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器；3）将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度[2]。

基于AdaBoost算法和人眼定位的动态人脸检测

论文中提出了快速人脸检测系统。该论文是快速人脸检测技术发展的一个转折点，它的检测率可以与最好的
检测速度却能达到快速的要求。准确的检测结果，别是主流的检测方法仍然存在着一算法匹敌，特在Ｖｏ提出的Ａａｏｓ法成功用于人脸检测之ｉａｌｄＢｏｔ算定的误检率。许多研究者想到了融合多种检测方法的人脸检测手段，文献［将人脸检测方法分为：于几何２］基特征的方法、基于肤色模型的方法、于统计理论３方基个面。肤色检测是其中比较常用的辅助检测手段卅。但肤色检测有其局限性：一是各人种肤色差异很大，法无
ｆｌｅｅｅｔｎｎａｅｆｈｃｍｐｅｅｖｒｎｎ．Ｉｏｄｒｏｃｉｖｂｔｆｓｎａｃｒｃｄｔｃｉｎａａｅｅｅｔｎａｓｄｔｃｉｉｃｓｏｔｅｏｌｘｎｉｏｍｅｔｎｒｅｔａｈｅｅｏｈａｔｏａｄｃｕａｙｅｅｔ，ｆｃｄｔｃｉｏｏｍｅｈｄｗｉｈｍａｙｏａｉｎｌｏｉｍａｈａｘｌｒａｇｒｔｍｉｒｐｓｄｔｏｔｕｎｅｅｌｃｔａｇｒｔｈｏｈｓｔｅｕｉａｙｌｏｉｉｈｓｐｏｏｅ．Ａｔｆｓ，ｆｃｅｅｔｎｓｒａｉｅｕｉｇｈｒｔａｅｄｔｃｉｉｅｌｄｓｎｔｅｉｏｚ
【ｂｔｃ】Ａａｏｓａｏｔａｂｅｐｒｅｎｆｔｆｅｄｔｔｎｂｏｅｐ．ＨｗｖｒｔｉａｏｔｆｎｈｓＡｓａｔｄＢｏｔｌｒｈｈｓｅｎａｐｖｄｉａａｅｃｏｙｍｒｐｏｌｏｅｅｈｌｒｈｏｅａｒｇｉｍｏｓｃｅｉｅｅ，ｓｇｉｍｔ

一种改进的AdaBoost算法在人脸检测系统中的应用

图像搜索检测。而级联的级数则依赖于系统对错误率和识别速
度的要求
ｄ）７（），）ｆ＝， ≠（（｛
则Ｔ个ＳＭ弱分类器对Ｎ个样本进行分类的多样性可以Ｖ
用式（）表示。２来
生了一种识别率高、泛化能力好的强分类器，中称之为ＧＡＡａｏｓ算法。该算法首先训练多个支持向量机作为弱分文 — ｄＢｏｔ
类器，然后用Ａａｏｓ算法将多个弱分类器组合成一个强分类器，ｄＢｏｔ在组合的同时采用遗传算法对各弱分类器的权值进行全局寻优。最后，过试验与传统Ａａｏｓ进行对比，明了该算法具有识别率高和速度快的优越性。通ｄＢｏｔ表
０Ｏ２。
个较大的值，据弱分类器所要达到的精度，步长递减８同根按，
ｃｌｓｆｒ．ｎｔｅｎｓｓａｓｉｅｓａｄｈｕｅＡｄａｉＢｏｏｔｌｉｍｏｍｂｄｙｔｅｗｅａｓｉｅｓｎｏｔｇａｓｆ，ｉｕｉｇｅｎｔａｇ－ｓａｇｏｒｈｔｅｏｈａｋｃｌｓｆｒｉｔａｓｒｃｌｓｉｅｒｔｉｏｎｉｗｈｌｓｎｇｅｉｌｏｅｃｒｈｉｍｔｏｉｉｅｔｏｐｔｚｗｅｉｔｏｗｅｋｌｓｆｒｆｇｌａｌｍｇｈｓｆａｃａｓｉｅｓｏｒｏｂｏｐｉｉａｉｎＥｐｅｉｅｔｌｒｓｔｉｔｚｔｘｒｎａｅｕｌｍｏｍｄｅｏｓｒｔｓｈｔｍｎｔａｅｔａＧＡ — ＡｄａｏｓＢｏｔａｈｉｖｔｎｒｌｔｐｆｍａｃｅａｎｇｈｒｉｎｉｃｔｒｔｈｎｔｉｔｇＡｄａｏｓｅｈｄｓｃｅｅｄｂｅｔｇｅｅａｉｉｅｒｚａｏｎｅｒｏｒｎｄｈｉｅｄｅｔｉａｉｆｏｎａｅｔａｈｅｅｘｓｉｎＢｏｔｍｔｏＫｅｗｏｄｆｅｄｅｅｃｉｎ．ａｃａｅｌｓｉｅ，ｙｒｓ：ａｃｔｔｃｓｄｃａｓｆｒＳＶＭ，ｎｉａｇｉｏｉｇｅｅｔｃｌｏｒｈｍ，ｅｏｇｎｔｒｔｔｒｃｉｏｎａｅｉ

基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究与实现

基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究与实现张宁;李娜【摘要】人脸检测是人脸识别技术的基础,首先提出人脸检测系统的构成,分析Adaboost算法对图像进行人脸检测的基本原理.根据Adaboost算法形成了简单的矩形特征作为人脸特征,即Haarlike特征,然后由多个Haarlike特征相当于一个弱分类器,由多个弱分类器级联成为一个强的分类器,并将级联分类器用于动态人脸检测中,从截取的每一帧图像中进行检浏.经过实验验证,采用这种方法和步骤进行人脸检测达到了比较好的精度和速度,为接下来的人脸识别提供了前提条件.%Face detection is the basis of face recognition. The structure of the face detection system is introduced and the basic principles of Adaboost algorithm is analyzed inthis paper. Based on Adaboost algorithm, a simple rectangular feature is formed as a facial feature, whch is Haar-like features.A weak classifier is formed by a number of Haar-Iike features, and multiple weak classifiers are cascaded into a strong classifier. The cascade classifier is used in dynamic face detection to detect faces captured from each frame image. Experimental results show that this method and process of face detection can achieve a relarively good accuracy and high speed, and provide preconditions for the next face recognition.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)014【总页数】3页(P4-6)【关键词】人脸检测;Adaboost算法;级联分类器;矩形特征【作者】张宁;李娜【作者单位】华北电力大学电子与通信工程系,河北,保定,071003;保定职业技术学院基础科学部,河北,保定,071003【正文语种】中文【中图分类】TN391-34人脸检测和识别技术是机器视觉与模式识别领域最有挑战性的研究课题之一，它是一个涉及到模式识别、计算机视觉、自然语言理解、图像处理等多门学科的综合课题。

基于Adaboost和最小割算法的视频人脸检测

ＺＨＡＮＧｏ‘ ＹＵＷｅ— ｕ．ＬＩＴａ。ｉｖＺｈ — ｉｉｗｅ
（．ｐｒｎｏＰｙｉａａｄｌｃｒａＩｆｒｔｎＳｉｎｅＧｕｙｎＣｌｇ，ｉａｇ５０５，ｉａ；．ｃｏｌｆ１ＤｅａｔｔｆｈｓｃｌｎＥｅｔｃｌｎｏｍａｉｃｅｃ，ｉａｇｏｌｅＧｕｙｎ５００Ｃｈｎ２Ｓｈｏｏｍｅｉｏｅ
ｐｓｎａｇｒｈｂｓｄｏｎｅｔａｄＡｄｂｏｔａｇｒｈｎｏｄｒｔｅｅｔｆｃｅｔｒｈｓａｇｒｔｍｏｕｅｎｏｅａｌｏｔｍａｅｎｍｉ－ｕｎａｏｓｌｏｉｍｉｒｅｏｄｔｃａｅｂｔ．Ｔｉｌｏｈｆｃｓｓｏｉｔｅｉｔｅｏｔｎｎｈｋｎｃｌｒｐｘｌｉｈｍａｅｎｎｓｔｅｂｕｄｒｉｅｓｔｔｌｃｓ．Ｔｅｅｐｒｍｅｔｒｓｌｈｕｌｅａｄｔｅｓｉ－ｏｏｉｅｎｔｅｉｇ，ａｄｆｄｈｏｎａｙｗｔｌａｔｏａｏｔｈｘｅｉｉｈｉｎｅｕｔｓｏｄｔｉａｇｒｈｃｎａｈｅｅｆｃｉｉｏｆｃｅｔ．ｈｗｅｈｓｌｏｔｍａｃｉｖａｅｄｖｓｎｅｆｉｎｌｉｉｉｙＫｅｒｓｖｄｏｆｃｅｅｔｎｍｉ — ｕ；ａｏｓａｇｒｔｍｙｗｏｄ：ｉｅａｅｄｔｃｉ；ｎｃｔＡｄｂｏｔｌｏｉｏｈ
ｔｅｌａｎｎｖｒＨａｒｌｅｆａｕｅａｄａｌｓｉｄｖｌｐｔｎｃａｓｅｈｔｃｎｄｖｄｆｃａｄｎｎｆｃｈｅｒｉｇｏｅａ — ｉｅｔｒｓｎｓｍｐｅ，ｔｅｅｏｓａｓｒｇｌｓｉｒｔａａｉｉｅａｅｎｏ－ａｅｋｏｉｆ

人脸检测算法

人脸检测算法（转）2009-03-01 23:06人脸检测是一个开放性的，比较活跃的研究课题。

在人脸检测算法中，依照时间顺序的发展有模板匹配模型，肤色模型，ANN模型，SVM模型，Adaboost模型等。

其中Adaboost 模型在速度与精度的综合性能上表现最好。

前段时间，把各个模型的算法都实现了一次，并比较了一下：模板匹配模型：不需要训练，但是精度比较差，速度较慢；基本的思想就是通过一个人脸模板与待检测图象匹配，寻找匹配的位置。

肤色模型：通过统计学习的方法，估计出人脸肤色在Y-Cr-Cb颜色空间中的概率模型，然后对检测点的肤色通过训练的概率模型的估计判断该点是否属于人脸区域，然后再进一步判断。

下面是结合肤色模型与模板匹配的效果图：可见该方法的精确度不是很高，有很多漏检与误检的地方。

ANN与SVM方法：该方法是基于机器学习的方法，以人脸像素作为分类器的输入，然后判断区域是否是人脸。

由于训练图象的尺度是固定的，但是检测做不到尺度不变，所以需要对多个尺度的图象进行检测，造成检测速度比较慢。

另外ANN的训练速度也很慢，同样数据量的情况下，ANN训练大约要17小时，但是SVM算法训练2分钟就可以得到一个较好的分类模型了。

但是两者的检测速度都比较慢。

下面是SVM算法的检测效果图：Adaboost算法：是目前人脸检测最为成功的算法之一，该算法的特点就是训练慢，检测快。

实验中采用的弱分类器是一种双阀值分类的方法，与opencv中的cart算法不一样，同时与Voila的原始算法也不同。

另外在训练过程中采用了动态调整阀值的方法，使得分类器需要的弱分类器大大的减少了。

下面是用Adaboost算法的效果图，注意该检测算法的速度是最快的。

只要1秒的时间。

试验代码：/source/585029与/source/616511人脸检测算法(2)人脸检测不仅是全自动人脸识别系统的基本步骤，而且本身也可以独立的应用于视频监控、图像检索等领域，因而具有重要的研究价值。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

AdaBoost人脸检测原理
对人脸检测的研究最初可以追溯到 20 世纪 70 年代，早期的研究主要致力于模板匹配、子空间方法，变形模板匹配等。

近期人脸检测的研究主要集中在基于数据驱动的学习方法，如统计模型方法，神经网络学习方法，统计知识理论和支持向量机方法，基于马尔可夫随机域的方法，以及基于肤色的人脸检测。

目前在实际中应用的人脸检测方法多为基于 Adaboost 学习算法的方法。

Viola人脸检测方法是一种基于积分图、级联检测器和AdaBoost 算法的方法，方法框架可以分为以下三大部分:
第一部分，使用Harr-like特征表示人脸，使用“积分图”实现特征数值的快速计算;
第二部分，使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征( 弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器;
第三部分，将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度。

Adaboost 算法是一种用来分类的方法，它的基本原理就是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。

它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

例如下图中,
需要用一些线段把红色的球与深蓝色的球分开，然而如果仅仅画一条线的话，是分不开的。

a b c d
使用Adaboost算法来进行划分的话，先画出一条错误率最小的线段如图 1 ，但是左下脚的深蓝色球被错误划分到红色区域，因此加重被错误球的权重，再下一次划分时，将更加考虑那些权重大的球，如 c 所示，最终得到了一个准确的划分，如下图所示。

人脸检测的目的就是从图片中找出所有包含人脸的子窗口，将人脸的子窗口与非人脸的子窗口分开。

大致步骤如下：
(1)在一个 20*20 的图片提取一些简单的特征（称为Harr特征），如下图所示。

它的计算方法就是将白色区域内的像素和减去黑色区域，因此在人脸与非人脸图片的相同位置上，值的大小是不一样的，这些特征可以用来区分人脸和分人脸。

(2)目前的方法是使用数千张切割好的人脸图片，和上万张背景图片作为训练样本。

训练图片一般归一化到 20*20 的大小。

在这样大小的图片中，可供使用的haar特征数在1万个左右，然后通过机器学习算法-adaboost算法挑选数千个有效的haar特征来组成人脸检测器。

(3)学习算法训练出一个人脸检测器后，便可以在各个场合使用了。

使用时，将图像按比例依次缩放，然后在缩放后的图片的 20*20 的子窗口依次判别是人脸还是非人脸。

人脸检测的流程
人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。

目前人脸检测技术在门禁系统、智能监控系统中已得到了很好的应用。

另外，目前的笔记本电脑中也陆续开始使用人脸识别技术作为计算机登录的凭证。

近年来，在数码相机和手机中也集成了人脸检测算法，作为一个新的功能提供用户使用。

在这些应用中，人脸检测都是发挥着至关重要的作用。