一种人脸的快速检测方法

摘要

本发明提供一种人脸的快速检测方法，将人脸检测问题建模为一个二分类模型，首先从图像中提取像素强度对比的特征，然后构建一棵级联的集成二叉决策树作为分类器，最后采用滑窗的方法，将每一个窗口包含的图像作为分类器的输入，判断该窗口是否为人脸。像素强度对比特征是一种十分简单有效的判别特征，它计算两个像素之间的显著性差异，计算量非常小。本文构建的级联的分类器将多个集成的二叉决策树按体积由小到大堆叠到一起，所以每一个层级能够检测到所有的人脸窗口并且拒绝一部分非人脸窗口，这样得到的结果是大部分的非人脸窗口在最开始的几个层级就被判定为非人脸，所以只需要很少量的计算时间。

主权项

一种人脸的快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)训练步骤：1‑1)采集样本图像并进行标注，生成训练集{(I_s,y_s)}，其中s＝1,2,…,S，I_s表示输入的图像区域，y_s表示该图像区域对应的标签，y_s∈{‑1,+1}，+1表示人脸区域，‑1表示非人脸区域，S表示总的样本个数；1‑2)用图像集I_s及标注y_s训练出M棵体积由小到大的集成二叉决策树，每一棵集成二叉决策树的体积由二叉决策树构成数量K决定；1‑3)将训练得到M棵集成二叉决策树从按构成数量K分别从小到大的顺序堆叠在一起，得到了基于级联的集成二叉决策树的分类器；M棵集成二叉决策树独立输出分类为人脸区域的结果，第m棵集成二叉决策树输出的输出分类为非人脸区域的结果作为第m+1棵集成二叉决策树的输入，m＝1,2,…,M‑1；2)检测步骤：对检测图像用滑窗的方式进行遍历提取每一个窗口的像素强度对比特征，将像素强度对比特征输入基于级联的集成二叉决策树的分类器得到分类结果。