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基于AdaBoost的人脸检测

abcijkxyz
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发布于 2016/11/22 16:45
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人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法,但是他们使用的方法却相差很大。

对于人脸检测而言,目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料,但基本上是千篇一律,没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读:北京大学 赵楠 的本科毕业论文 :基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程,尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程,描述的相当清晰。

 

至于人脸检测的代码,网上基本上是关于如何用openCV去做人脸检测的代码。如果不需要对性能做更高的要求的话,直接用openCV就可以了。

根据对openCV代码的理解,我重新提取了openCV人脸检测的代码,采用纯C语言实现了人脸检测,与openCV的代码项目相比,有一下几点不同:

1. 使用内存少。

    1.1 原始openCV在检测初始化的时候分配一个很大的buffer,在人脸检测当中使用这个buffer,这个是由openCV的内存管理机制决定的。但在很多时候,图像大小一般都没有想象的那么大,这个大buffer只使用了其中的一小部分,内存空闲很大。在我的人脸检测中,根据图像大小分配2张图片大小内存,分别存放积分图和平方积分图。其它的内存是结构体占用的内存,一般比较小。

   1.2 原始openCv分类器文件是XML文本文件,而在我的人脸检测之中是二进制文件。所以分类器文件比openCV小至少5倍以上。

2.   运行效率高

      删除了Canny边缘检测的代码,针对具体的应用重新修改了算法执行中的部分参数。由于分类器是基于openCv改的,所以对人脸检测的准确率没有任何下降。

目前算法的代码虽然是纯C语言,但还没有做定点优化。目前的性能在iPod4上面,对于640x480的图片,检测单张人脸的时间是60ms左右。

如果对adaBoost算法本身感兴趣,除了可以阅读openCv中的代码之外,还有一个官方的代码,实现了各种AdaBoost算法。

 

部分人脸检测图片的结果如下:

 

 

另外一张图片:

 

测试图片来自网络,如涉及到版权问题,请告知!

本文转载自:http://www.cnblogs.com/celerychen/archive/2013/03/19/2969194.html

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