33、目标检测技术全解析

目标检测技术全解析

1. 目标检测概述

在对图像进行分析时，若对图像中的每个可能子窗口都应用识别算法，不仅速度慢，还容易出错。因此，构建专用的检测器来快速找到特定对象可能出现的区域更为有效。目标检测主要包括人脸检测、行人检测和多类目标检测等方面，如今多使用深度神经网络来解决多类目标检测问题。

2. 人脸检测

2.1 人脸检测的必要性

在进行人脸识别之前，需要先找到图像中人脸的位置和大小。理论上可以在每个像素和尺度上应用人脸识别算法，但实际操作中速度太慢。

2.2 人脸检测技术分类

人脸检测技术可分为基于特征、基于模板和基于外观三类：
- 基于特征的技术 ：试图找到眼睛、鼻子和嘴巴等独特图像特征的位置，然后验证这些特征是否处于合理的几何排列中。例如早期的人脸识别方法，以及后来基于模块化特征空间、局部滤波器组、支持向量机和提升算法的方法。
- 基于模板的方法 ：如主动外观模型（AAMs），可以处理各种姿势和表情变化，但通常需要在真实人脸附近进行良好的初始化，因此不太适合作为快速人脸检测器。
- 基于外观的方法 ：扫描图像中重叠的小矩形块，寻找可能的人脸候选区域，然后使用一系列更昂贵但更具选择性的检测算法进行细化。为了处理尺度变化，通常将图像转换为子八度金字塔，并在每个级别上进行单独扫描。大多数基于外观的方法都依赖于使用标记的人脸和非人脸块集来训练分类器。

2.3 早期基于外观的人脸检测器

2.3.1 聚类和主成分分析（PCA）