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虽然人脸的结构是确定的,由眉毛、眼睛、鼻子和嘴等部位组成,近似是一个刚体,但
由于姿态和表情的变化,不同人的外观差异,光照,遮挡的影响,准确的检测处于各种条件
下的人脸是一件相对困难的事情。
人脸检测算法要解决以下几个核心问题:
1.人脸可能出现在图像中的任何一个位置。
2.人脸可能有不同的大小。
3.人脸在图像中可能有不同的视角和姿态。
4.人脸可能部分被遮挡
评价一个人脸检测算法好坏的指标是检测率和误报率。我们将检测率定义为:
=
检测出的人脸数
检测率
图像中所有人脸数
误报率定义为:
=
误报个数
误报率
图像中所有非人脸扫描窗口数
算法要在检测率和误报率之间做平衡,理想的情况是有高检测率,低误报率。
经典的人脸检测算法流程是这样的:用大量的人脸和非人脸样本图像进行训练,得到一
个解决 2 类分类问题的分类器,也称为人脸检测模板。这个分类器接受固定大小的输入图片,
判断这个输入图片是否为人脸,即解决是和否的问题。人脸二分类器的原理如下图所示:
由于人脸可能出现在图像的任何位置,在检测时用固定大小的窗口对图像从上到下、从
左到右扫描,判断窗口里的子图像是否为人脸,这称为滑动窗口技术(sliding window)。
为了检测不同大小的人脸,还需要对图像进行放大或者缩小构造图像金字塔,对每张缩放后
的图像都用上面的方法进行扫描。由于采用了滑动窗口扫描技术,并且要对图像进行反复缩
SIGAI

放然后扫描,因此整个检测过程会非常耗时。
由于一个人脸附件可能会检测出多个候选位置框,还需要将检测结果进行合并去重,这称为
非极大值抑制(NMS)。多尺度滑动窗口技术的原理如下图所示:
以 512x512 大小的图像为例,假设分类器窗口为 24x24,滑动窗口的步长为 1,则总共
需要扫描的窗口数为:
( ) ( )
22
512 512 512 512
512 23 512 23 23 23 23 23 ......
1.1 1.1 1.1 1.1
1200000
− − + − − + − −
即要检测一张图片需要扫描大于 120 万个窗口!!!计算量惊人,因此有必要采取某种
措施提高效率,具体解决方案本文会给出。
典型应用
人脸检测是机器视觉领域被深入研究的经典问题,在安防监控、人证比对、人机交互、社交
等领域都有重要的应用价值。数码相机、智能手机等端上的设备已经大量使用人脸检测技术
实现成像时对人脸的对焦、图集整理分类等功能,各种虚拟美颜相机也需要人脸检测技术定
位人脸,然后才能根据人脸对齐的技术确定人脸皮肤、五官的范围然后进行美颜。在 SIGAI
之前的文章人脸识别的流程中,人脸检测是整个人脸识别算法的第一步。
早期算法
我们将整个人脸检测算法分为 3 个阶段,分别是早期算法,AdaBoost 框架,以及深度
学习时代,在接下来将分这几部分进行介绍。
早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术,即用一个人脸模板图像与被检测图像中的各
个位置进行匹配,确定这个位置处是否有人脸;此后机器学习算法被用于该问题,包括神经
网络,支持向量机等。以上都是针对图像中某个区域进行人脸-非人脸二分类的判别。
早期有代表性的成果是 Rowley 等人提出的方法[1][2]。他们用神经网络进行人脸检测,
SIGAI

用 20x20 的人脸和非人脸图像训练了一个多层感知器模型。文献[1]的方法用于解决近似正
面的人脸检测问题,原理如下图所示:
文献[2]的方法解决多角度人脸检测问题,整个系统由两个神经网络构成,第一个网络
用于估计人脸的角度,第二个用于判断是否为人脸。角度估计器输出一个旋转角度,然后用
整个角度对检测窗进行旋转,然后用第二个网络对旋转后的图像进行判断,确定是否为人脸。
系统结构如下图所示:
Rowley 的方法有不错的精度,由于分类器的设计相对复杂而且采用的是密集滑动窗口
进行采样分类导致其速度太慢。
AdaBoost 框架
接下来介绍 AdaBoost 框架之后的方法,boost 算法是基于 PAC 学习理论(probably
approximately correct)而建立的一套集成学习算法(ensemble learning)。其根本思想在于通过
多个简单的弱分类器,构建出准确率很高的强分类器,PAC 学习理论证实了这一方法的可
行性,感谢大神 Leslie-Valiant!!我们首先来看 FDDB 上各种检测算法的 ROC 曲线,接下
来的介绍将按照这些 ROC 曲线上的算法进行展开。
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