复杂背景的人脸检测方法
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片 如 图 １ 图 ３所 示 。 ～ 成 功 检 测 的 两 幅 图 片 如 图 １ 图 ２所 示 。 、
收稿 日期 ： ０ ９ Ｉ ０ ２ ０ １ ５
有 误 检 的 一 幅 图 片 如 图 ３所 示 。
第 １ 期
马松 岩等 ．复 杂 背景 的人 脸检 测方 法
４ ７
Ｙ 色彩 格 式 具 有 与 ＨＩ ＣＣ Ｓ等 其 他 一 些 色 彩
２ｌ ０ Ｏ年 ３月
复 杂 背 景 的 人 脸 检 测 方 法
马松 岩 。 杜 天 苍。
（ ．北 京 化 工 大 学 信息 科学 与技 术学 院 ，北 京 １ ０ ２ ； ．北 京 石 油 化 工学 院 自动化 系 ，北 京 １ ２ １ ） １ ００９ ２ ０ ６ ７
摘
要
由于 原 始 的 Ａｄ ｂ ｏ ｔ 法在 复 杂 图 片 上检 测 人 脸 效 果 不 够 理 想 ， 以 提 出 了 一 种 ａ ｏ ｓ方 所
Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 法 可 方 便 地 应 用 到 实 际 问 题 ａｏｓ算
中 ， 目前最 流行 的 Ｂ ｏ ｔ ｇ算 法 。它从 根 本 是 ｏ ｓｉ ｎ
速特 征 提 取 的正 面实 时 人脸 检 测算 法 ， 算 法 该 在个 人 计 算 机 上 达 到 了 １ ５帧／ ｓ的 速 度 ， 在
简 单 的 分 类 算 法 被 称 为 弱 学 习 算 法 。 Ａｄ — ａ
对于 彩色 图像 ， 色 是 一 有 效 特 征 。相 对 肤 其它 几何 特征来 说 ， 色具 有不受 形状 、 肤 大小 等 因素变 化 的影响 ， 对于旋 转 、 表情变 化等情 况都
适 用 。 又 相 对 稳 定 并 和 大 多 数 背 景 物 体 的 颜 且 色 有 明 显 区 别 ， 用 基 于 肤 色 的 分 割 方 法 能 够 使 将 人 的肤 色 区域 与 大 多 数 背 景 物 ห้องสมุดไป่ตู้ 快 速 的 分 离
开来 。
Ｂ ｏｔ ｏ ｓ 算法通 过一 个迭 代 的训练 过 程来 得 到 一 个强 的分类 器 。在 第一 次训 练 出一 个弱 分类器 后 ， 练样本 的权 重得 到调整 ， 训 从而 使没 有被第
一
次 训 练 出 的 弱 分 类 器 正 确 分 类 的样 本 的权 重
增 加 。如 此 迭 代 下 去 ， 终 得 到 的 分 类 器 是 对 最 每 次训 练 得 到 的 弱 分 类 器 的一 个 线 性 组 合 。 Ｖｉｌ ｏａ和 Ｊ ｎ ｓ 出 了一 种 基 于 Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 快 ｏｅ提 ａｏｓ和
中图法分类号
Ａ ａ ｏ ｓ ；肤 色 分 割 ； 人脸 榆 测 ｄ ｂ ｏｔ
ＴＰ ９ ． １ ３ １ ４
人 脸 检 测 是 人 脸 识 别 的 第 一 步 ， 为 静 态 分 和 动 态 检 测 。静 态 检 测 足 从 静 态 图 片 或 耆 视 频
１ Ａ ａ ｏ ｓ 检 测 方 法 简 介 ｄ Ｂ ｏｔ
以 达 到 跟 踪 识 别 的 目的 。
Ｂ ｏ ｔ 习算 法 。该 算 法 原本 是用 来 提 高某 种 ｏ ｓ学 简 单 分类 算 法 的性 能 ， 可 以用来 提高 简单 的 如 感 知器 的性能 。它 通过对 一些 弱分类 器 的组 合 来 形 成 一 个 强 分 类 器 。在 Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 法 中 ， ａｏｓ算
脸 的灰 度特 征 ， 一定局 限性 。 有 笔 者提 出肤 色分 割 与 ＡｄＢ ｏ ｔ 法相 结 ａ ｏｓ 算 合 的人脸 检 测算 法 。实 验 证 明 ， 该算 法 具 有 检 测 速 度 快 和 对 复 杂 背 景 的 照 片 适 应 性 强 等
优点。
用 Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 脸检 测 算 法 进行 检 测 的 图 ａ ｏ ｓ人
１９ ９ ５年 ， ｒｕ ｄ和 Ｓ ｈ ｐｒ Ｆ ｅｎ ｃａｉ ｅ提 出 了 Ａ ａ ｄ—
序列 中找 出人脸 ， 如果存 在人 脸 ， 输 出人 脸 的 则 数 目、 每个人 脸 的位 置 及 其大 小 。动态 检 测 则 是在 已检 测 到 的人 脸 信息 基 础上 ， 后续 的视 在
频 图像 中继 续捕 获 人脸 位 置及 其 大 小等 性 质 ，
ＭＩ、 Ｃ 和 ＭＵ 的测 试 集 有 很 好 的 表 现 Ⅲ 。 ｎ ｉ 】 ｊ Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 法 虽 然 在 检 测 速 度 上 具 有 优 ａ ｏｓ 算 势 ， 是 对 于 复 杂 背 景 图 片 的 人 脸 检 测 鲁 棒 性 但 够 好 ， 时会 出现误 检 。 有
上解 决 了人 脸 检测 速 度 问题 ， 其 只利 用 了人 但
第 １ ８卷
第 １期
北 京 石 油 化 工 学 院 学 报 Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＢｅｊ ｇ Ｉ ｓｉｕ ｅｏ ｏ ｒ ａ ｉｎ ｎ ｔｔ ｔ ｆ ｏ ｉ
Ｐｅ ｒ — ｈ ｍ ｉ ａ ｅ ｈｎ ｌ ｇｙ ｔｏ ｃ ｅ ｃ ｌＴ ｃ ｏ ｏ
Ｖｏ ． ８ ＮＯ １ １１ ．
Ｍａ ． ０ ０ ｒ ２ １
能够 处 理 复 杂 背 景 图片 的人 脸 检 测 方 法 ， 即基 于 肤 色 的 Ａｄ ｂｏ ｔ 测 方 法 。 该 方 法 具 有 肤 色 分 割 的 检 ａｏｓ检
测率 高 、 应性 强 和 Ａ ａ ｏ ｓ 算 法 检 测 速 度 快 等 优 点 。 首先 ， 过 人 脸 肤 色 的 统 计 特 征 对 图像 进 行 肤 适 ｄ Ｂ ｏｔ 通 色分 割 ， 到候 选 人脸 区域 ； 后使 用经 过训 练 的 Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 法 级 联 分 类 器对 候选 人脸 区 域 进 行 检 测 ， 得 然 ａｏｓ算 最 终 得 到 精 确 定 位 的 人脸 。 经 过实 丐 证 明 ， 于肤 色 分 割 的 Ａ ａ ｏ ｓ 人 脸 检 测 方 法 比原 始 的 Ａｄ ｂ ｏ ｔ 令 基 ｄ ｂ ｏｔ ａｏｓ 方法在鲁棒性上有了很大提高。 关 键 词
收稿 日期 ： ０ ９ Ｉ ０ ２ ０ １ ５
有 误 检 的 一 幅 图 片 如 图 ３所 示 。
第 １ 期
马松 岩等 ．复 杂 背景 的人 脸检 测方 法
４ ７
Ｙ 色彩 格 式 具 有 与 ＨＩ ＣＣ Ｓ等 其 他 一 些 色 彩
２ｌ ０ Ｏ年 ３月
复 杂 背 景 的 人 脸 检 测 方 法
马松 岩 。 杜 天 苍。
（ ．北 京 化 工 大 学 信息 科学 与技 术学 院 ，北 京 １ ０ ２ ； ．北 京 石 油 化 工学 院 自动化 系 ，北 京 １ ２ １ ） １ ００９ ２ ０ ６ ７
摘
要
由于 原 始 的 Ａｄ ｂ ｏ ｔ 法在 复 杂 图 片 上检 测 人 脸 效 果 不 够 理 想 ， 以 提 出 了 一 种 ａ ｏ ｓ方 所
Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 法 可 方 便 地 应 用 到 实 际 问 题 ａｏｓ算
中 ， 目前最 流行 的 Ｂ ｏ ｔ ｇ算 法 。它从 根 本 是 ｏ ｓｉ ｎ
速特 征 提 取 的正 面实 时 人脸 检 测算 法 ， 算 法 该 在个 人 计 算 机 上 达 到 了 １ ５帧／ ｓ的 速 度 ， 在
简 单 的 分 类 算 法 被 称 为 弱 学 习 算 法 。 Ａｄ — ａ
对于 彩色 图像 ， 色 是 一 有 效 特 征 。相 对 肤 其它 几何 特征来 说 ， 色具 有不受 形状 、 肤 大小 等 因素变 化 的影响 ， 对于旋 转 、 表情变 化等情 况都
适 用 。 又 相 对 稳 定 并 和 大 多 数 背 景 物 体 的 颜 且 色 有 明 显 区 别 ， 用 基 于 肤 色 的 分 割 方 法 能 够 使 将 人 的肤 色 区域 与 大 多 数 背 景 物 ห้องสมุดไป่ตู้ 快 速 的 分 离
开来 。
Ｂ ｏｔ ｏ ｓ 算法通 过一 个迭 代 的训练 过 程来 得 到 一 个强 的分类 器 。在 第一 次训 练 出一 个弱 分类器 后 ， 练样本 的权 重得 到调整 ， 训 从而 使没 有被第
一
次 训 练 出 的 弱 分 类 器 正 确 分 类 的样 本 的权 重
增 加 。如 此 迭 代 下 去 ， 终 得 到 的 分 类 器 是 对 最 每 次训 练 得 到 的 弱 分 类 器 的一 个 线 性 组 合 。 Ｖｉｌ ｏａ和 Ｊ ｎ ｓ 出 了一 种 基 于 Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 快 ｏｅ提 ａｏｓ和
中图法分类号
Ａ ａ ｏ ｓ ；肤 色 分 割 ； 人脸 榆 测 ｄ ｂ ｏｔ
ＴＰ ９ ． １ ３ １ ４
人 脸 检 测 是 人 脸 识 别 的 第 一 步 ， 为 静 态 分 和 动 态 检 测 。静 态 检 测 足 从 静 态 图 片 或 耆 视 频
１ Ａ ａ ｏ ｓ 检 测 方 法 简 介 ｄ Ｂ ｏｔ
以 达 到 跟 踪 识 别 的 目的 。
Ｂ ｏ ｔ 习算 法 。该 算 法 原本 是用 来 提 高某 种 ｏ ｓ学 简 单 分类 算 法 的性 能 ， 可 以用来 提高 简单 的 如 感 知器 的性能 。它 通过对 一些 弱分类 器 的组 合 来 形 成 一 个 强 分 类 器 。在 Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 法 中 ， ａｏｓ算
脸 的灰 度特 征 ， 一定局 限性 。 有 笔 者提 出肤 色分 割 与 ＡｄＢ ｏ ｔ 法相 结 ａ ｏｓ 算 合 的人脸 检 测算 法 。实 验 证 明 ， 该算 法 具 有 检 测 速 度 快 和 对 复 杂 背 景 的 照 片 适 应 性 强 等
优点。
用 Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 脸检 测 算 法 进行 检 测 的 图 ａ ｏ ｓ人
１９ ９ ５年 ， ｒｕ ｄ和 Ｓ ｈ ｐｒ Ｆ ｅｎ ｃａｉ ｅ提 出 了 Ａ ａ ｄ—
序列 中找 出人脸 ， 如果存 在人 脸 ， 输 出人 脸 的 则 数 目、 每个人 脸 的位 置 及 其大 小 。动态 检 测 则 是在 已检 测 到 的人 脸 信息 基 础上 ， 后续 的视 在
频 图像 中继 续捕 获 人脸 位 置及 其 大 小等 性 质 ，
ＭＩ、 Ｃ 和 ＭＵ 的测 试 集 有 很 好 的 表 现 Ⅲ 。 ｎ ｉ 】 ｊ Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 法 虽 然 在 检 测 速 度 上 具 有 优 ａ ｏｓ 算 势 ， 是 对 于 复 杂 背 景 图 片 的 人 脸 检 测 鲁 棒 性 但 够 好 ， 时会 出现误 检 。 有
上解 决 了人 脸 检测 速 度 问题 ， 其 只利 用 了人 但
第 １ ８卷
第 １期
北 京 石 油 化 工 学 院 学 报 Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＢｅｊ ｇ Ｉ ｓｉｕ ｅｏ ｏ ｒ ａ ｉｎ ｎ ｔｔ ｔ ｆ ｏ ｉ
Ｐｅ ｒ — ｈ ｍ ｉ ａ ｅ ｈｎ ｌ ｇｙ ｔｏ ｃ ｅ ｃ ｌＴ ｃ ｏ ｏ
Ｖｏ ． ８ ＮＯ １ １１ ．
Ｍａ ． ０ ０ ｒ ２ １
能够 处 理 复 杂 背 景 图片 的人 脸 检 测 方 法 ， 即基 于 肤 色 的 Ａｄ ｂｏ ｔ 测 方 法 。 该 方 法 具 有 肤 色 分 割 的 检 ａｏｓ检
测率 高 、 应性 强 和 Ａ ａ ｏ ｓ 算 法 检 测 速 度 快 等 优 点 。 首先 ， 过 人 脸 肤 色 的 统 计 特 征 对 图像 进 行 肤 适 ｄ Ｂ ｏｔ 通 色分 割 ， 到候 选 人脸 区域 ； 后使 用经 过训 练 的 Ａｄ Ｂ ｏ ｔ 法 级 联 分 类 器对 候选 人脸 区 域 进 行 检 测 ， 得 然 ａｏｓ算 最 终 得 到 精 确 定 位 的 人脸 。 经 过实 丐 证 明 ， 于肤 色 分 割 的 Ａ ａ ｏ ｓ 人 脸 检 测 方 法 比原 始 的 Ａｄ ｂ ｏ ｔ 令 基 ｄ ｂ ｏｔ ａｏｓ 方法在鲁棒性上有了很大提高。 关 键 词