23、基于 Haar 级联的人脸搜索实现

基于 Haar 级联的人脸搜索实现

1. 引言

在当今社会，人脸识别技术在机器感知科学领域变得愈发重要，其应用广泛，涵盖图像理解与分析、视频会议、基于信息的图像检索以及自动授权等多个方面。大多数人脸识别方法采用暴力搜索技术，将人脸部分从背景中分离出来，并使用一系列非人脸样本结果进行训练。

本文旨在开发一款视频搜索应用，帮助用户仅查看视频中感兴趣人物出现的部分。用户需选择一张要在视频中搜索的图像以及一个待搜索的视频，应用程序会将包含该人物的一系列帧提取出来，转换为视频并呈现给用户。该系统的重要阶段包括人脸检测和人脸识别。

2. 方法概述

• 人脸检测 ：将视频转换为帧，然后对所有帧进行人脸检测。采用 Viola - Jones 技术实现人脸检测，该技术能快速准备人脸，同时保持高识别速度。它有三个主要任务：显示基础帧，便于定位器处理特征；使用 AdaBoost 学习方程生成快速有效的分类器，从众多潜在特征中选择特定视觉特征；采用一种方法输入分类器，快速排除非人脸区域，专注于可能包含人脸的区域。检测到的人脸将用作人脸识别的训练图像。
• 人脸识别 ：使用主成分分析（PCA）进行识别。提取包含所需人脸的帧，然后将其转换回视频。初始化方法包括以下操作：
  1. 获取初始人脸图像集作为训练集。
  2. 从训练集中计算特征脸，仅保留具有最高特征值的特征脸，这些特征脸描述人脸空间，并且随着新人脸的出现可以更新或重新计算。
  3. 在这个 M 维空间中，通过将每个已知个体的人脸图像投影到该空间来计算其分布。

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