基于人脸特征和Adaboost算法的人脸定位

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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：

基于帧间差分法和AdaBoost算法的人脸跟踪

发的．主要用于图像处理和计算机视觉应用．目前已开发出最新的２．４．４版它提供了大多数常用的图像处理
函数和基本矩阵运算．因此可以大大缩短应用程序开发周期其中大部分的函数代码的编写是基于Ｉｎｔｅｌ处理器指令的．因此可以发挥处理器最１３．０６下
背景区域：
ｌｉ（ｔ）一ｉ（ｔ一１）Ｉ＜Ｔ（１）
类器的训练人脸的算法如下：已知Ｐ是集合训练用的简单特征分类器的训练正例集．Ｎ是集合训练用的简单特征分类器的训练负例
的背景下．无论在人体处于移动正常、缓慢或静止的情况下，该方法都能实现单人脸检测跟
踪，且跟踪速度较快。
关键词：ＡｄａＢｏｏｓｔ：帧间差分法：人脸检测；ＯｐｅｎＣＶ
０引
言
用了ＯｐｅｎＣＶ开源库作为实验工具．非常方便地完成
（２）初始化Ｆ０＝１．０．１
的时间建立背景模型及维护背景模型基于光流法的
精确定位人脸．通过保存历史人脸区域．并且动态变化
历史区域大小．实验证明．该方法能够在１０帧／ｓ的实
时视频中成功检测跟踪人脸．并降低了传统ＡｄａＢｏｏｓｔ

如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别

如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要技术应用，可以广泛用于人脸识别系统、人脸支付、安全监控等众多领域。

本文将介绍如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别。

1. 背景介绍人脸检测和人脸识别技术的出现，为计算机系统实现对人脸的自动分析和识别提供了可能。

人脸检测是指从一幅图像或视频序列中确定是否存在人脸，并找出人脸的位置和大小。

而人脸识别则是在检测到的人脸图像上进行特征提取和模式匹配，以实现对人脸的身份识别。

2. 人脸检测在Matlab中，可以使用Viola-Jones算法进行人脸检测。

该算法通过构造Haar特征与Adaboost集成学习算法相结合，能够在较短的时间内实现高效的人脸检测。

具体操作如下：2.1 加载图像首先，在Matlab中加载需要进行人脸检测的图像。

可以使用imread函数进行图像加载，并将其转换为灰度图像进行处理。

例如：```Matlabimage = imread('face.jpg');gray_image = rgb2gray(image);```2.2 构建人脸检测器在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象构建人脸检测器。

该对象可以通过Viola-Jones算法进行人脸检测。

具体代码如下：```MatlabfaceDetector = vision.CascadeObjectDetector();bbox = step(faceDetector, gray_image);```2.3 显示检测结果最后，可以使用insertObjectAnnotation函数将检测到的人脸位置在原始图像上标记出来。

代码示例如下：```Matlabdetected_image = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(detected_image);```3. 人脸识别在Matlab中，可以使用基于人脸特征的Eigenface、Fisherface和LBPH等算法进行人脸识别。

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

嵌入式人工智能技术应用课件：基于人脸识别算法实现人脸检测

• 使用conda安装 conda install -c conda-forge ipywidgets
ipywidgets常用控件
• widgets.Text()：文本框，构造函数没有形参，常用事件 .on_submit(callback)
• widgets.Button(**kwages)：按钮，构造函数的形参包括： • description：显示在按钮上的文字 • tooltip：鼠标悬浮时显示的提示文字 • icon：图标（没有成功使用过） • disabled：bool值，是否禁止交互
设置摄像头的分辨率宽高值
从摄像头获取一帧图片显示获取的图片
3 4 5
1.引入相关的库
import cv2 import time import ipywidgets as widgets # jupyter画图库 from IPython.display import display # jupyter显示库 from lib.faceDetect import NLFaceDetect
2.打开摄像头
使用cv2.VideoCapture(camera_id)方法来打开摄像头,赋值给cap。参数1camera_id指的是默认打开第一个接入的摄像头id，比如0。如果存在两个摄像头，id就是可选，0或者1代表的就是不同的两个摄像头。执行如果没有报错，表示打开成功。
cap = cv2.VideoCapture(0)
ipywidgets常用控件
• widgets.Box()：容器，将其它控件组合在一起的控件，类似 .Net中的Panel，在构造时传入一个其它控件的数组，没有常用事件。除此外还有HBox()、VBox()等容器。
• bel(value:str)：普通文本标签，通常与其它控件共同组合在Box中以显示说明文本，在构造时传入实参value作为要显示的文本，没有常用事件。

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

基于OpenCV和Adaboost算法的人脸检测

生成训练囊Ｉｔｌｉｅｃ，０２２（）：４８．ｎｅｌｇｎｅ２０，４１３５１
［］ＩＬＰＪＮＳ．ＲｂｓｒａｔｍｏｊｃｄｔｅｉｎＡ．ｔ２ＶＯＡ，ＯＥＭｏｕｔｅｌｉｅｂｅｔｅｅｔｏ［］８ｈ
／ｐｎＶｄｔ／ａｒａｃｄｓｈａｃｓａｅｆｏｔｌａｅａｔ．ｍ；／保０ｅＣ／ａａｈａｃｓａｅ／ａｒａｃｄｒｎａｆｃｌ２ｘｌ／
— ＿
［］４武妍、项恩宁，动态权值预划分实值Ａａｏｓ人脸检测算法［］计算ｄｂｏｔＪ．
有较好的应用前景。
参考文献：
样本的创建
［］ｉｇＨｕｎａｇＤｖｄＫｉｇａ．ｅｅｔｎＦｃｓｎｍｇｓＡ１Ｍｎ — ｓａＹｎ，ａｉＪｒｅｍｎＤｔｃｉｇａｅｉＩａｅ：
ＳｕｒｖｅＪ］ＥＴｎｓ．ａｔｔｒｎＡｙ［．ＩＥＥｒａＰｅｎａｌａｎＭｈｉｓｉｙｓｄａｃｎｅ
Ｉｔｌｉｅｃ，９９１（）：７８．ｎｅ１ｇｎｅ１９，４５７卜７０
进行目标检测
３２人脸检测的实现。在ＯｅＣ下的实现过程为：．ｐｎＹ
１）载入分类器是通过以下语句实现：ｃｓａｅｎｍ＝ｃ／ｒｇａＦｌｓａｃｄ＿ａｅ：Ｐｏｒｍｉｅ
信息
科学
ＶＡ
一＿ｉ

(北京大学本科论文)基于AdaBoost 算法的人脸检测

1.3.1 人脸图像数据库 ...............................................................................................4 1.3.2 性能评测..........................................................................................................6
A, T, G, C, 1 and 0, the building blocks of intelligence. and to the pioneers uncovering the foundations of intelligence.
III
北京大学本科生毕业论文
正文目录 Contents
IV
北京大学本科生毕业论文
4.2 PAC 学习模型 ............................................................................16
4.2.1 概述............................................................................................................... 16 4.2.2 数学描述........................................................................................................ 17
北京大学本科生毕业论文摘要Abstract人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一种快速人脸检测算法，是人脸检测领域里程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况，第三章对一些人脸检测的经典方法进行了说明。第四章讲述了 AdaBoost 算法的发展历史。从 PCA 学习模型到弱学习和强学习相互关系的论证，再到 Boosting 算法的最终提出，阐述了 Adaptive Boost ing 算法的发展脉络。第五章对影响 AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面：矩形特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。第六章给出了 AdaBoost 的算法，并深入探讨了其中的一些关键问题——弱学习器的构造、选取等问题。最后一章，用编写的实现了 AdaBoost 算法的 Fá Dè t 程序，给出了相应的人脸检测实验结果，并和 Viola 等人的结果做了比较。

haarcascade_frontalface_default.xml的算法原理

haarcascade_frontalface_default.xml的算法原理一、背景Haarcascade_frontalface_default.xml是一种常用的面部检测算法，它是一种基于机器学习的人工智能算法，主要用于计算机视觉领域中的面部检测任务。

在人脸识别、安防监控、人脸支付等领域，面部检测算法的应用越来越广泛。

二、算法原理1. Haarcascade算法简介Haarcascade算法是一种基于Haar特征和AdaBoost算法的面部检测算法。

它通过训练一个级联分类器，将图像中的面部区域与非面部区域进行区分。

该算法具有较高的准确性和实时性，广泛应用于各种场景中。

2. Haar特征提取Haarcascade算法的核心是Haar特征提取。

Haar特征是一种图像局部特征描述子，它通过计算图像中特定区域的特征值，来描述图像的局部结构。

Haar特征能够有效地捕捉图像中的边缘、纹理等信息，适用于面部检测等任务。

在Haarcascade算法中，算法会对训练样本进行图像预处理，将图像划分为多个小的区域，并提取每个区域的Haar特征。

通过计算这些特征值的比值和大小关系，可以确定图像中是否存在面部区域。

3. AdaBoost算法优化AdaBoost算法是一种集成学习算法，用于构建多个弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。

在Haarcascade算法中，AdaBoost算法用于优化级联分类器的性能。

通过不断地对分类器进行训练和调整，可以进一步提高分类器的准确性和鲁棒性。

在Haarcascade算法中，AdaBoost算法会将训练样本分为多个子集，每个子集中的样本具有不同的特征分布。

通过对每个子集进行训练和调整，可以构建多个不同的弱分类器，并将它们组合成一个级联分类器。

这种组合方式能够进一步提高分类器的准确性和鲁棒性，适应不同场景下的面部检测任务。

4. 级联分类器应用级联分类器是一种常用的分类器结构，它将多个弱分类器组合在一起，形成一个强分类器。

基于Adaboost算法的人脸检测系统实现

收稿日期：２０ｏ７—１ —１１３
检测算法，并在ＰＣ平台（７Ｏ），测３４× 脚０上检８２８的图片，得了１ｆｓ的结果。本文用纯软件方８获５ｐ
同是ｌｓｆ，ｏ而全硬件实现获得了８ｆｓ０ｐ的检测速度，完全达到实时需求。
关键词：Ａａｏｓ；入式；实时；软硬件协同；ＦＧｄｂｏｔ嵌ＰＡ
Ｉｐｅｅｔｔｏｆｆｃｅｅｔｏｙｔｍａｅｎｍｌｍｎａｉｎｏａｅｄｔｃｉｎｓｓｅｂｓｄｏ
Ａｄｂｏｔａｇｒｔｍｎｅｂｄｅｙｔｍａｏｓｌｏｉｈｏｍｅｄｄｓｓｅ
ＺＨＡＮＧｈｎＺｏｇ，ＺＨＡＯｅｇＳＦｎ，ＵＮｅＷｉ
（ｃｏｌｔｏｉｃｏｌ哪ｌａＪｏｎｎｖｒｔ，ｈｎ￣２Ｙ０ＣｉａＭｉｅｃｒｎｅＳｈｏ，ｒｅｓＩｉｔｇＵｉｓｙＳａｇｉａｏｅｉ（２，ｈｎ）Ｘ４
由于人脸检测技术在很多场合有非常重要的应用，如：例机场里基于视频流的人脸识别、全领域安的门禁系统、字图片检索等，过去十年里，数在人脸
检测一直是图像处理领域里非常具有挑战性的问
张忠，赵峰，孙炜
（海交通大：在嵌入式平台上用软件实现、软硬件协同、全硬件实现三种实现方法，全面考察了Ａａ￣ｔｄｘｌ
算法在嵌入式平台的性能。在ＸｌｘＸＰ２ｉｎＵＶＰ开发板上，软件实现的检测速度是０５ｏ，硬件协ｉ．ｆ软ｓ

基于改进的AdaBoost算法的人脸检测与定位

ｃａｓｆｒｗｉｈｉｇｖｌｅＴｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｈｗｈｔｈａｅｄｔｃｏｓａｌｈｄｂｈｅｔｏａｌｓｉｅｅｇｔａｕ．ｈｘｅｉｎａｅｕｔｓｏｔａｅｆｃｅｅｔｒｅｔｂｉｅｙｔｅｎｗｍｅｈｄｈｓｉｎｓｔｓ
ｇｆｃ｛￣ｅｔｎ；ｗｅｇｔｐｒｍｅｅｓ；ｃｓａｅｃａｓｆｅ；ｄｅｅｔｎａｅａｅｆｔｃｉｏｉｈａａｔｒａｃｄｌｓｉｒｉｔｃｉｒｔｏ
０引言
严重扭曲的现象，即退化现象。本文在Ａａｏｓ算法的基ｄＢｏｔ
础上，对样本的权值参数和弱分类器的加权参数加以改
人脸检测是指在输入图像中确定人脸的位置、大小、姿
势的过程，为人脸信息处理中的一项关键技术，作在人脸识别、人脸追踪、姿势估计、表情识别、图像检索和数字视频等方面都有着重要的应用Ｊ。目前，人脸检测的主流方法是基于Ａａｏｓ算法的检ｄＢｏｔ测方法ＪｄＢｏｔ法是一种自适应Ｂｏｔｇ算法，。Ａａｏｓ算ｏｓｎｉ利用该算法可以将一族弱学习算法提升为一个强学习算法，
程度来限制困难样本权值的过分增大；改进弱分类器参数
可以加强分类器对样本的识别能力。实验证明：方法具该
９４
传感器与微系统（ｒｓｕｅａｄＭｃｓｓｍＴｃｎｌｉｓＴａｄｃｒｎｉｒｙｔｅｈｏｇｅ）ｎｏｅｏ

在人脸检测中对Adaboost算法的应用研究

化因子
本集合，而在所有的循环过程中应该做出假设，之后将该假设的错误率进行计算，按照这对所有样本
权重进行改变从而逐渐进入到下一个循环当中．从
五是输出结果：Ｈ（ｘ）＝ｓｉｇｎ（ ∑ｎｈ（ｘ））．４．Ｄｊ（ｉ）则显示出在第ｊ次循环当中样本ｄ的
中图分类号：ＴＰ３９１．４ｌ
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７３ — ２６０Ｘ（２０１４）０３ — ００１７－０３
通常来说，所谓的人脸检测是将视频序列或者
着相等的权重，以便把一弱分类器从该样本分布当中训练出来；之后凭借对这个分类器的使用，以便
二是从分类获得结果：ｈ ∈一＞Ｒ三是获得错误率８ ∑【Ｄ（ｉ）ｆＨＩ（ｉ）一Ｙ｝ＡＣ四是更新Ｄ（ｉ）＝Ｄ（ｉ）Ｂ／ｚ，在这个公式当中，当正确分类样本ｘｉ，那么ｅｉ＝Ｏ，如果并没有对其进行正确分类，那么ｑ＝１；１３＝Ｇ／１一Ｅ，Ｚ属于归一
具体的操作流程来看，行检测的图像则是属于非人
法的应用检测人脸依然还是存在着一定程度的漏检率，可是受到持续不断的增加强分类器个数，这样就能够极大的改善所存在的这种情况．
Ｖ０１．３０Ｎｏ．３Ｍａｒ．２０１４
在人脸检测中对Ａｄａｂｏｏｓｔ算法的应用研究
黄珍，曹晓丽
（兰州文理学院电子信息工程学院，甘肃兰州７３００００）摘要：由于在当前使用的图像检测方法当中最为流行的是ＡｄａｂＯｏｓｔ算法，这种检测方法立足于统计

基于PCA+AdaBoost算法的人脸识别技术

关键词：人脸识别；征脸；成分分析；ｄＢｏｔ特主Ａａｏｓ
ＤＯＩ１．７０ｉｎ１０ — ３１０００．５文章编号：０２８３（０００ — １００文献标识码：中图分类号：Ｐ９．１：０３８．ｓ．０２８３．１．０４７ｓ２４１０ — ３１２１）４０７ — ４ＡＴ３１４
按列堆成一个ｄ维向量表示。
（）２设有Ｋ类的ｄ维样本空间＝， … ，，中Ｗ：（Ｗ，Ｗ）其
协‘ ¨
，
它从图像整体代数特征出发，基于图像的总体信息进行分类识别。Ｓｒｖｈ和Ｋｒｙｉｉｏｃｉ首先将ＫＬ变换用于人脸图像的最优表ｂ —
样本总数，＝１＿
总体均值。
１１Ｃ人脸识别方法．ＰＡ
示『ｕｋＰｎｌｄ１１ｒ和ｅｔｎ进一步提出了 “ 征脸” Ｅｇｎａｅ这个。Ｔａ特（ｉｅｆｃ）
概念。
‘
，… ，
７
’
｝是第类样本集，含有个样本。 ‘ ： ’
（，，，）第Ｊ的样量。＿为 … ｊ第个本向 Ⅳ ∑ 是｝类
Ａａｏｓｌｏｔｍｏｉｒｖｈｅｏｎｔｎｒｔ．ｐｒｎｓｓｏｔａｈｅｏｎｔｎｒｔｆＰＡｌｓＡｄＢｏｓａｇｒｔｍｓｄＢｏｔｇｒｈｔｍｐｏｅｔｅｒｃｇｉｏａｅＥｘｅｍｅｔｈｗｈｔｔｅｒｃｇｉｏａｅｏＣｐｕａｏｔｌｏｈｉａｉｉｉｉｉｓｎｆａｔｉｈｒｔａｈｔｏＣｏｉｈｒａｅａｇｒｔｍｓｉｉｃｎｌｈｇｅｈｎｔａｆＰＡｒＦｓｅｆｃｌｏ

人脸识别技术的原理与实现

人脸识别技术的原理与实现随着科技的不断发展，人脸识别技术已成为了当今社会一个非常热门的话题，这项技术在安防、支付、门禁等领域已得到广泛应用，极大地方便了人们的生活，提高了安全性，但是，对于这项技术的具体实现和原理，却并不是人们都能够清晰地了解。

因此，在本文中，我们将探讨人脸识别技术的具体实现和原理。

一、人脸识别技术的实现人脸识别技术在实现上，主要分为四个步骤：采集、预处理、特征提取与匹配。

1.采集采集就是获取人脸图像的过程，这个过程有很多种方式，如使用摄像头或手机等设备拍摄，或通过人脸识别门禁系统进行采集。

这些设备可以自动捕获人脸图像，也可以由专门的运营人员进行采集。

2.预处理在采集了人脸图像后，需要进行预处理，以提升识别的准确率，主要有以下几个方面：(1)人脸检测：传统的检测方法主要基于Haar特征，一般采用基于AdaBoost的级联检测模型实现。

(2)去除噪声：可以采用高斯滤波器或中值滤波器去除图像中的噪声。

(3)人脸归一化：由于不同人的头部大小、位置、角度等不同，需要将图像调整为同一尺寸和方向，这个过程又叫做人脸对齐。

3.特征提取在经过预处理后，需要对人脸图像进行特征提取，提取出特定数目的特征值，以方便后续处理和匹配。

目前较为常用的人脸识别算法包括：LBP(Local Binary Pattern)、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、HOG(Histogram of Oriented Gradients)、Deep Learning等。

4.匹配在获取了特征向量后，需要对其进行匹配，在人脸识别中，主要采用以下两种方式：基于特征向量的匹配和基于分类模型的匹配。

基于特征向量的匹配方式比较常用的算法是欧几里得距离和余弦相似度。

而基于分类模型的匹配方式脍炙人口的算法是SVM （支持向量机）和KNN（K最邻近）。

以上就是人脸识别技术实现的主要步骤，下面我们进一步了解一下人脸识别技术的原理。

人脸检测方法的分类

人脸检测方法的分类1 基于传统知识的方法2 基于几何特征的方法3 基于相关匹配的方法4 基于表象的方法5 基于统计理论的方法5.1 基于子空间方法5.2 神经网络5.3 支持向量机5.4 隐马尔科夫模型5.5 基于AdaBoost方法可以将人脸检测的方法分为五类：1、基于传统知识的方法2、基于几何特征的方法3、基于相关匹配的方法4、基于表象的方法5、基于统计理论的方法当然，有许多人脸检测的方法并不能简单地归于上述中的某一类，而是几类的组合。

也可以将人脸检测的方法简单地分为两类[2]：基于特征的和基于图像的。

基于特征的方法指以某种特征为最小处理单元的方法；基于图像的方法指以图像中的像素为处理单元的方法。

1 基于传统知识的方法这个方法将人类有关典型的脸的知识编码成一些规则。

通常这些规则包括了脸部特征之间关系的知识。

这个方法主要用于人脸的定位。

一些关于人脸的知识，可以归纳成下面几个简单的规则：一、轮廓规则：人脸的轮廓可近似地被看成一个椭圆，则人脸检测可以通过检测椭圆来完成。

对任意一幅图像，首先进行边缘检测，并对细化后的边缘提取曲线特征，然后计算各曲线组合成人脸的评估函数来检测人脸。

二、器官分布规则：虽然人脸因人而异，但都遵循一些普遍适用的规则，即五官分布的几何规则。

检测图像中是否有人脸，即是否存在满足这些规则的图像块。

这种方法一般是先对人脸的器官或器官的组合建立模板，然后检测图像中几个器官可能分布的位置，对这些位置点分别组合，用器官分布的知识规则进行筛选，从而找到可能存在的人脸。

三、对称性规则：人脸具有一定的轴对称性，各器官也具有一定的对称性。

四、运动规则：若输入图像为动态图像序列，则可以利用与人脸或人脸的器官相对于背景的运动来检测人脸，比如利用眨眼或说话等动作的探测来实现人脸与背景的分离。

基于知识的方法是一种自上而下的方式。

它其中一个困难是如何将人类知识转化成为有效的规则：如果规则制定得太细，那么可能有许多人脸无法通过规则的验证；如果规则制定得太宽泛，那么可能许多非人脸会被误判为人脸。

面部特征点的提取算法

面部特征点的提取算法
面部特征点的提取算法有多种，下面列举几种常见的算法：
1. HoG特征结合SVM分类器：通过计算图像的梯度直方图（HoG）来提取面部特征，然后使用支持向量机（SVM）进行分类，找到人脸区域和特征点位置。

2. 级联AdaBoost算法：通过级联的强分类器来进行人脸检测和特征点定位。

首先使用强分类器来筛选出可能的人脸区域，然后在这些区域中利用特征点模型来定位面部特征点。

3. Active Shape Model (ASM)：通过训练样本集合来学习人脸的形状模型，然后利用这个模型来对新的人脸图像进行特征点的定位。

4. 迭代最近点算法（Iterative Closest Point, ICP）：通过将3D 模型和2D图像匹配来进行人脸特征点定位。

首先将3D模型投影到2D图像上，然后通过ICP算法不断迭代优化，找到最佳的特征点位置。

以上只是一些常见的面部特征点提取算法，实际上还有很多其他算法和方法，如基于深度学习的方法、活体识别等。

具体选择哪种算法要根据具体应用场景和需求来决定。

人脸识别实训报告

一、实训背景随着计算机视觉和人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已经广泛应用于安防、支付、门禁等领域。

为了提高学生对人脸识别技术的理解与应用能力，我们开展了为期一个月的人脸识别实训课程。

本次实训旨在让学生了解人脸识别的基本原理、常用算法，并能够将人脸识别技术应用于实际项目中。

二、实训内容1. 人脸识别技术概述首先，我们对人脸识别技术进行了简要的介绍，包括人脸识别的发展历程、基本分类以及应用领域。

人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸比对三个环节。

2. 人脸检测人脸检测是人脸识别的基础，其目的是从图像中定位人脸的位置。

在实训中，我们学习了基于Haar特征的Adaboost算法和基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行人脸检测。

通过实验，掌握了使用OpenCV库进行人脸检测的方法。

3. 人脸特征提取人脸特征提取是将人脸图像转化为可以用于识别的特征向量。

在实训中，我们学习了基于局部二值模式（LBP）特征、局部二值模式直方图（LBPH）特征以及深度学习（如VGGFace）提取人脸特征的方法。

通过实验，掌握了不同特征提取方法的应用。

4. 人脸比对人脸比对是将待识别的人脸与数据库中的人脸进行相似度比较，从而实现人脸识别。

在实训中，我们学习了基于距离度量（如欧氏距离、余弦相似度）的人脸比对方法。

通过实验，掌握了OpenCV库中的人脸比对函数的使用。

5. 人脸识别项目实战为了让学生更好地将所学知识应用于实际项目，我们选择了一个人脸识别门禁系统项目进行实战。

在项目中，我们需要完成以下任务：（1）采集人脸图像数据：从网上下载公开的人脸数据集，并进行预处理，如归一化、裁剪等。

（2）训练人脸识别模型：使用训练集数据训练人脸识别模型，包括人脸检测、特征提取和人脸比对。

（3）测试模型性能：使用测试集数据评估人脸识别模型的准确率、召回率等指标。

（4）构建门禁系统：使用训练好的模型构建门禁系统，实现人脸识别、权限控制等功能。

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第２２卷
第８期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＡＮＤＶＥＤＥＬＯＰＭＥＮＴ
２１０２年８月
Ｖｏ＿２Ｎｏ８ｌ２．Ａｕ２２ｇ．０１
基于人脸特征和Ａａｏｓ算法的人脸定位ｄｂｏｔ
中圈分类号：ＩＴｌｌ文献标识码：Ａ＿编号：６３６９２１）８０９ —３文章１７ — ２ｘ（０２０— ０３０
ＦａｅＤｅｅｔｏＢａｅｏｃｔｃｉｎｓｄｎＡｄａｏｓｇｒｔｍｎｄＦａｉｌＦｅｔｅｂｏｔＡｌｏｉｈａｃａａｕｒｓ
予以调整，利用改进的Ａａｏｓ算法在候选块中快速定位人脸。实验表明该算法多姿态，最后ｄｂｏｔ复杂环境下的人脸具有良好的检测效率和较高的准确性及鲁棒性。关丝词：脸定位；ｄｂｏｔ人Ａａｏｓ算法；的特征与改进的Ａａｏｓ算法相结合的人脸定位算法。首先利用人脸的肤色特征，ｄｂｏｔ寻找出人脸可
能存在的区域。再利用人形态特征筛选出人脸的候选块。针对人脸定位中普遍存在的人脸偏转，中利用人脸的对称性文
Ｋｅｒ：ａｅｄｔｃｏＡｄｂｏｔａｇｒｔ；ｋｎｃｌｒｅｅ；ａｄｄｔｌｋｙｗｏｄｓｆｃｅｅｔｎ；ａｏｓｏｉｉｌｈｍｓｉｏｏ；ｙｃｎｉａｅｂｏｃ
Ｏ引言
人脸检测近年来受到了广泛的注意，多学者做许了大量的研究工作，出了各种各样的检测算法。这提些方法总的来说主要分成基于知识的方法 ¨ 和基于统计的方法。Ｊ基于知识的方法是指有人通过观察，总结出人脸
ＡｂｔａｔＦａｅｄｔｃｉｎａｄｌｃｔｎｉｅｂｓｓｏａｅａａｙｄａｐｉａｉｎｎｍａｙｆｅｄ．ｏｏｅｆｔａｃｒｔｎｆｃｅｔｆｃｓｒｃ：ｃｅｅｔｎｏａｉｓｔａｉｆｆｃｎ￣ｓａｐｌｔｓｉｎｌＳｎａｃｕａｅａｄｅｉｎａｅｏｏｈｌｎｃｏｉｓｉ
黄葛峰 ’ 吴忠，，吴建国
（．１安徽大学计算机科学与技术学院，安徽合肥２０３；３０９２安徽大学软件学院，．安徽合肥２０３）３０９
摘要：脸检测与定位，脸分析的基础，在众多领域，种快速准确高效的人脸定位算法具有重要的意义。文人是人应用一
ＨＵＡＮＧ —ｆｎ，ＵＧｅｅｇＷＺｈｏｇ，ＷＵｉｎｕｎＪａ —ｇｏ・
（．ｃｏｌｆｏｕｒＳｉｃｎｅｈｏｇ，ｎｕＵｉｅｓｙＨｆｉ３０９Ｃｉａ１Ｓｈｏｍｐ￣ｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＡｈｉｎｖｒｉ，ｅｅ２０３，ｈ；ｏＣｅｏｔｎ２ＳｈｌｆＳｆａｅＥｇｎｅｎ。ｎｕｉｅｓｙＨｆｉ３０９Ｃｉａ．ｃｏｏｗｒｎｉｒｇＡｈｉｖｒｉ，ｅｅ２０３，ｈｎ）ｏｔｅｉＵｎｔ
和非人脸的特征，然后根据被检测区域是否满足人脸
Ｆｉｔｓａｃｅｒｇｏｓｗ｜ｒ。ｅｒｈｔｅｉｎ蜘ｍｉｈｘｓａｅｙｕｉｇｓｉｏｏｆｒｔｎＴｈｎｍａｅｕｅｏｏｒｈｌｇｃＯｓａｃｅｐｓｓｈｇｔｅｉｔｆｃｓｂｓｎｋｎｃｌｒｉｏｍａｏ．ｅｋｓｆｓｍｅｍｏｐｏｏｉａｔｅｒｈｔｏ・ｎｉｌｈｓｈｅｆｃｌｃｓＦｎｌＡｄｂｏｔａｇｒｔｍｓｕｅｆｒｆｓｅｉｉｎｏｅｃｄｄｔ．ｘｅｉｎｅｕｔｓｏａｅｐｏｓｄａｇ－ｉｌａｅｂｏｋ．ｉａｙ。ａｏｓｌｏｈｌｉｉｓｄｏａｔｄｓｏｎｔａｉａｅＥｐｒｍｅｔｓｌｈｗｓｔｔｔｒｐｅｌｏｃｈｎｒｈｈｏｉｈｒｔｍｓｆｓ。ｄｔｅｉａｂｔｒａｃｒｃｎｄｒｂｓｎｓｎｃｐｉｇｗｉｌ — ｒｆｅ－ｏｌｘｂｃｇｏｎｓｆｃ．ｉａｔａｈｍｓｅｔｃｕａｙａｕｔｅｓｏｏｙｎｔｍｕｔｐｏｌｃｍｐｅａｋｒｕｄａｅｎｅｏｈｉｉ
ｄｔｃｉｎａｇｒｔｍｉｆｇｅｔｓｇｉｃｎｅＩｐｏｏｅｕｎｆｅｄｔｃｏｙｍａｉｇＵｏｆｉｌｅｔｒｓａｄＡｄｂｏｔａｇｒｔｅｅｔｌｏｉｈｏｓｏｒａｉｎｆａｃ．ｔｒｐｓｓａｈｍａａｅｅｔｎｂｉｃｉｋｎｓｆａａｆａｕｅｎｅｃａｏｓｌｏｉｈｍ．