基于稀疏特征和進(jìn)化搜索的人臉檢測方法研究.pdf

1、人臉檢測是自動人臉識別系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的首要環(huán)節(jié)，也是實現(xiàn)機器智能化的重要步驟之一，同時也能推廣到對象檢測（如行人檢測，車輛檢測等）。其處理的問題是確認(rèn)圖像中是否存在人臉，如果存在則返回人臉的位置，大小，姿態(tài)。人臉檢測的應(yīng)用相當(dāng)廣泛，如今已廣泛應(yīng)用于監(jiān)控，安防系統(tǒng)。并將逐步應(yīng)用于智能人機接口，數(shù)字視頻會議，基于內(nèi)容的圖像檢索，視頻檢索等。
　　 人臉檢測的方法，經(jīng)過眾多學(xué)者的長期研究已經(jīng)取得了顯著的成績，形成了不同理論分支的多種方

2、法類別。其中基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用最為廣泛，最具代表性的工作是由Viola和Jones提出的基于Haar型特征的Adaboost算法。該方法在保留統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法魯棒性的同時為人臉檢測的實際應(yīng)用提供了可能，引來了人臉檢測領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。然而，由于人臉本身復(fù)雜的細(xì)節(jié)變化，以及不同的成像外界條件變化，人臉檢測仍然存在很多難點有待進(jìn)一步解決。
　　 本文首先對人臉檢測的研究背景和研究難點進(jìn)行論述。在此基礎(chǔ)上，重點研究了基于稀疏特征的人臉檢

3、測方法，對比Viola-Jones的方法清晰地呈現(xiàn)了本文檢測器的訓(xùn)練層次。文章采用稀疏特征，引入進(jìn)化搜索尋找符合條件的稀疏特征構(gòu)建查找表型（Look up table）弱分類器；為盡可能覆蓋大的樣本空間，使用大樣本訓(xùn)練連續(xù)Adaboost動態(tài)級聯(lián)結(jié)構(gòu)檢測器。
　　 本文對原有方法進(jìn)行了一定的探討和改進(jìn)，首先引入稀疏特征訓(xùn)練檢測器。針對稀疏特征實現(xiàn)的一些技術(shù)細(xì)節(jié)，重新估計了衡量稀疏特征判別性的fitness函數(shù)。引入進(jìn)化搜索的思想