Python人工智能实例 │ 使用Haar级联进行人脸检测、使用CAMShift算法、光流法进行人脸追踪

使用Haar级联进行人脸检测

使用CAMShift算法进行人脸追踪

使用光流法进行人脸追踪

01、背景知识

1.1●Haar级联简介

Haar级联是基于Haar特征的级联分类器。那么级联分类器是什么？级联分类器就是把弱分类器（性能受限的分类器）串联成强分类器的过程。建立一个实时系统的前提是，需要保证分类器足够简单。但简单分类器不能达到足够精确，如果想要更精确，运行速度就会变慢且变成计算密集型。在机器学习中，速度和精确度两者之间的取舍是很常见的。为了解决这一问题，可以串联一群弱分类器，形成一个统一的强分类器。弱分类器不需要很精确，而串联后形成的强分类器具有高精确度。

Haar分类器又称为Viola-Jones识别器，是Viola和Jones分别于2001年、2004年提出和改进的。Haar分类器由Haar特征提取、离散强分类器、强分类级联器组成。其核心思想是提取人脸的Haar特征，使用积分图像对特征进行快速计算，然后挑选出少量关键特征，送入由强分类器组成的级联分类器进行迭代训练。

1.2●问题描述

本例使用Haar级联来检测视频中的脸部。Paul Viola和Michael Jones在2001年的标志性研究论文中首先提出了这种目标检测方法。论文描述了一种可用于检测任何物体的、有效的机器学习技术，使用了简单分类器的增强级联。这种级联可以用于构建高精度执行的整体分类器，因为它规避了构建高精度执行的单步分类器的过程，构建这样一个健壮的单步分类器是一个计算密集型的过程。

2.1●Mean Shift简介

Mean Shift（均值偏移,也叫均值漂移或均值平移）的概念最早是由Fukunaga等人于1975年在The estimation of the gradient of a density function with application in pattern recognition这篇关于概率密度梯度函数的论文中提出来的，其最初含义正如其名，就是偏移的均值向量。但随着Mean Shift理论的发展，其含义也发生了变化。Mean Shift在聚类、图像平滑、图像切割和跟踪方面得到了较广泛的应用。

Mean Shift算法是一个迭代的步骤，首先计算出当前点的偏移均值，然后开始移动该点直到偏移均值，接着作为新的起始点继续移动，这样迭代下去，直到满足条件时结束。

Mean Shift的一个问题是不允许随着时间的推移而改变目标的大小。一旦画出一个边框，无论对象距离摄像机有多近或多远，这个边框都会保持不变，这就是需要使用CAMShift的原因，因为它可以使边框适应对象的大小。