基于adaboost算法的人脸检测ppt.ppt

基于 AdaBoost 算法的人脸检测简介人脸检测?人脸检测(face detection) 是指对于任意一幅给定的图像,采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸,如果是则返回人脸的位置、大小和姿态。?典型的方法有模板法、基于示例学习、基于器官特征的方法、神经网络、彩色信息+形状分析、 AdaBoost 的方法等等。?矩形特征,也叫 Haar-Like 特征。在 AdaBoost 算法中使用矩形特征作为特征模板。用一个 5 元组表示一个矩形特征(x,y,w,h,angle), 其中(x,y) 为矩形的左上角位置, (w,h) 为矩形的宽和高, angle 表示矩形的旋转角度。计算一个矩形特征对应的特征值有几种方法,例如, 黑色部分与白色部分像素和的差、黑色部分与整个矩形面积的权重差等等。我们主要考虑以下四种举行特征(只含 0 angle 特征,不包含 45 angle 类型的矩形特征): (A) (B) (C) (D) ?将 haar 特征这种反映图像中灰度分布特点的特性引入人脸检测问题当中,问题就转换成如何找到较好的 haar 特征对人脸图像灰度分布的特点进行描述。下图中的 3个特征就能很好的描述图像中人脸的眼部的灰度的分布特点。满足( s,t )条件的矩形的数量计算 nm??对于子窗口,我们只需要确定了矩形左上顶点和右下顶点,即可以确定一个矩形;如果这个矩形必须满足下面两个条件(称为( s,t )条件): (1)x方向边长能被自然数 s整除。(2)y方向边长能被自然数 t整除。满足( s,t )条件的矩形称为条件矩形。?首先,确定左上角位置,则左上角可以选择的位置范围为: ?其次,根据左上角位置限定右下角位置范围为: 其中: {1, 2, ..., , 1} {1, 2, ..., , 1} LU LU x m s m s y n t n t ? ???? ??? 11 L U L U m x ps n y qt ? ?? ??? ?? ?? ?? ??? ?? ?{ 1, 2 1,..., ( 1) 1, 1} { 1, 2 1,..., ( 1) 1, 1} RD LU LU LU LU RD LU LU LU LU x x s x s x p s x p s y y t y t y q t y q t ? ????????????? ????????????则(m,n) 图像窗口内满足(s,t) 条件的矩形特征的数目: 公式( 1) 1 1 ( , ) ( , ) 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 1 LU LU LU LU LU LU m s n t m n s t x y m s n t LU LU x y m s n t LU LU x y pq m x n y s t m x n y s t m m s n n s s s t t ????? ?????? ??? ??? ?? ?? ???? ????? ???? ???? ? ??? ????? ???? ???? ????? ?????????? ??????? ?? ????????? ?????????? ?????? ? 1 ... 1 tt ? ?