北京大学本科生毕业论文 2.2 特征不变量方法 ...........................................................................

9 2.3 模

板

匹

配

的

方

法 ..........................................................................10 2.4 基

于

表

象

的

方

法 ..........................................................................11

3 经典方法

述..................................................................................12 3.1 神

经

网

络

概

NEURAL

NETWORK ......................................................12 3.2 特

征

脸

EIGENFACE .....................................................................13 3.3 基

于

样

本

学

习

方

法

EXAMPLE-BASED

METHODS.............................14 3.4 支

持

向

量

机

SUPPORT VECTOR MACHINE

(SVM) ...........................15 3.5 隐

马

尔

科

夫

模

型

HIDDEN MARKOV MODEL

(HMM) ......................15

4 ADABOOST 方法

述....................................................................16 4.1 引

言 ..........................................................................................16 4.2 PAC

学

习

模概

型 ............................................................................16

4.2.1 概述...............................................................................................................16 4.2.2 数学描述........................................................................................................ 17

VI

北京大学本科生毕业论文 4.3 弱

习

学习与强学4.4 方

..........................................................................18

BOOSTING

法 ..........................................................................19

5 矩形特征与积分图 ..........................................................................

20 5.1 引言 .........................................................................................

20

5.2 矩形特征 RECTANGLE FEATURE..................................................

20

5.2.1 概述...............................................................................................................20 5.2.2 特征模版........................................................................................................21

5.2.3

检

测

器

内

特

征

总

数..........................................................................................22

5.2.3.1 5.2.3.2 5.2.3.3

子窗口内的条件矩形............................................................................... 22 条件矩形的数量..................................................................................... 23 子窗口的特征矩形数量............................................................................ 23 5.2.3.4 结果.................................................................................................... 24

5.3 积分图 INTEGRAL IMAGE............................................................

25

5.3.1 概

念

...............................................................................................................25 利

用

积

分

图

计

算

矩

形

特

征

5.3.2

值............................................................................27

VII

北京大学本科生毕业论文 5.3.2.1 5.3.2.2

图像区域的积分图计算............................................................................ 27 矩形特征的特征值计算............................................................................ 28

6 ADABOOST 训练算法...................................................................

30 6.1 训练基本算法.............................................................................

30

6.1.1 基本算法描述.................................................................................................30 6.1.2 基本算法流程图.............................................................................................32

6.2 弱分类器 WEAK CLASSIFER........................................................

33

6.2.1 特征值 f(x).....................................................................................................33 6.2.2 阈值q、方向指示符 p....................................................................................38 6.2.3 弱分类器的训练及选取...................................................................................38

6.3 强分类器

STRONG

CLASSIFIER....................................................40

6.3.1 构成.............................................................................................................. 40

6.3.2 错误率上限................................................................................................... 40

7 程序实现及结果..............................................................................

43 7.1 样本集......................................................................................

43

7.2

训

练

难

点

及

优

化 ......................................................................... 44

7.2.1

计算成本........................................................................................................44

VIII

北京大学本科生毕业论文 7.2.2

减少矩形特征的数量......................................................................................44

7.2.3 样本预处理....................................................................................................45 7.3

检测结果................................................................................... 46

7.3.1 检测器...........................................................................................................46 7.3.2 实验结果........................................................................................................47

7.3.2.1

实验对比.............................................................................................. 47

7.3.2.2 更多实验结果........................................................................................ 49 7.3.3

结论...............................................................................................................53

致谢 ACKNOWLEDGMENTS........................................................... 54

参

考

文

献

REFERENCES ................................................................... 54

Ver 0.76

图目录 List of Figures

图

1 人脸分析流

程.....................................................................................................2

图 2 人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测.........3 图 3 典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像.....................................................5

图 4 左侧为测试图像，右侧为检测结果。不同的标准会导致不同的检测结果。

IX

北京大学本科生毕业论文 ............................................................................................................................

....6 图 5 基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则.................................9

图 6 一种人脸检测模板：这个模板由 16 个区域（图中灰色部分）和 23 种区域

关

系

（

用

箭

头

表

示

）

组

成.................................................................................10 图 7

ROWLEY 的带有图像预处理的神经网络系

统..............................................13 图

8 人脸高斯簇和非人脸高斯

簇..........................................................................14

图 9 矩形特征在人脸上的特征匹配。上行是 24×24 子窗口内选出的矩形特征，

下行是子窗口检测到的与矩形特征的匹配。.................................................21 图 10 计算m×m检测器内所有可能的矩形的数量。.........................................22 图

11 “ 积分图” 与积分的类

比............................................................................25

图 12 坐标A(x, y) 的积分图定义为其左上角矩形所有像素之和（图中阴影部分）。

s(x, y)为 A(x, y) 及其 y 方向向上所有像素之和（图中粗黑竖线）..26

图 13 区域D 的像素和可以用积分图计算为：ii4 + ii1 ? (ii2 + ii3 )....................27 图 14 矩形特征的特征值计算，只与此特征端点的积分图有关.......................29

X