30、计算机视觉中的机器学习：人脸与物体识别技术

计算机视觉中的机器学习：人脸与物体识别技术

1. 机器学习与计算机视觉概述

机器学习在解决复杂的计算机视觉问题中应用广泛。其核心在于开发能自动学习对数据输入做出反应的计算机系统，而非依赖显式编程。当提供期望行为的示例时，机器学习系统会自动适应和进化。训练完成后，系统应能对新的未知查询输出正确响应。

我们主要关注分类问题，构建能识别特定概念类别的分类器，需用大量带注释的样本进行训练。在二分类问题中，样本集由代表待学习类别的正样本和不属于该类别的负样本组成。通过这些样本，学习一个能预测输入实例正确类别的决策函数。

在计算机视觉中，样本通常是图像或视频片段。首先要找到一种能简洁且独特描述图像内容的表示方法。简单的方法是使用固定大小的缩略图，其像素按行排列形成的向量可作为训练样本。当然，也有其他更有效的表示方法。

2. 基于局部二值模式最近邻的人脸识别

2.1 人脸识别简介

我们从最近邻分类这一简单方法开始探索机器学习技术，并介绍局部二值模式（LBP）特征，它能以与对比度无关的方式编码图像的纹理模式和轮廓。以人脸识别问题为例，这是一个极具挑战性的问题，过去20年有大量研究。这里介绍的基本解决方案是OpenCV实现的人脸识别方法之一，但不够鲁棒，仅在有利条件下有效，不过是学习机器学习和人脸识别问题的良好开端。

2.2 实现步骤

• 创建识别器实例 ：使用 cv::face::createLBPHFaceRecognizer 方法创建 cv::face::LBPHFaceRecognizer 实例。

cv::Ptr<cv::face::FaceRecognizer> recognizer =
       cv::face::createLBPHFaceRecognizer(1, // radius of LBP pattern 
               8,       // the number of neighboring pixels to consider 
               8, 8,    // grid size 
               200.8);  // minimum distance to nearest neighbor 

• 提供参考图像和标签 ：使用两个向量，一个存储人脸图像，另一个存储关联的标签。每个标签是一个任意整数值，用于标识特定个体。

// vectors of reference image and their labels 
std::vector<cv::Mat> referenceImages; 
std::vector<int> labels; 
// open the reference images 
referenceImages.push_back(cv::imread("face0_1.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE)); 
labels.push_back(0); // person 0 
referenceImages.push_back(cv::imread("face0_2.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE)); 
labels.push_back(0); // person 0 
referenceImages.push_back(cv::imread("face1_1.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE)); 
labels.push_back(1); // person 1 
referenceImages.push_back(cv::imread("face1_2.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE)); 
labels.push_back(1); // person 1 

// train the recognizer by computing the LBPHs 
recognizer->train(referenceImages, labels); 

• 预测标签 ：提供输入图像，识别器将尝试预测该人脸图像对应的标签，并返回置信度分数。

// predict the label of this image 
recognizer->predict(inputImage,      // face image  
                    predictedLabel,  // predicted label of this image  
                    confidence);     // confidence of the prediction 

2.3 工作原理

• LBP特征 ： cv::face::LBPHFaceRecognizer 算法使用LBP特征，它是一种与对比度无关的图像模式描述方法。将每个像素转换为二进制表示，编码其邻域内的图像强度模式。具体规则是将局部像素与其选定的邻居进行比较，若像素值大于邻居，则对应位位置赋值为0，否则赋值为1。常见形式是将每个像素与其8个直接邻居比较，生成8位模式。以下是计算LBP图像的函数：

//compute the Local Binary Patterns of a gray-level image 
void lbp(const cv::Mat &image, cv::Mat &result) { 

  result.create(image.size(), CV_8U); // allocate if necessary 

  for (int j = 1; j<image.rows - 1; j++) { 
    //for all rows (except first and last) 

    // pointers to the input rows 
    const uchar* previous = image.ptr<const uchar>(j - 1);     
    const uchar* current  = image.ptr<const uchar>(j);        
    const uchar* next     = image.ptr<const uchar>(j + 1);    
    uchar* output = result.ptr<uchar>(j);        //output row 

    for (int i = 1; i<image.cols - 1; i++) { 

      // compose local binary pattern 
      *output =  previous[i - 1] > current[i] ? 1 : 0; 
      *output |= previous[i] > current[i] ?     2 : 0; 
      *output |= previous[i + 1] > current[i] ? 4 : 0; 
      *output |= current[i - 1] > current[i] ?  8 : 0; 
      *output |= current[i + 1] > current[i] ? 16 : 0; 
      *output |= next[i - 1] > current[i] ?    32 : 0; 
      *output |= next[i] > current[i] ?        64 : 0; 
      *output |= next[i + 1] > current[i] ?   128 : 0; 
      output++; // next pixel 
    } 
  } 
  // Set the unprocess pixels to 0 
  result.row(0).setTo(cv::Scalar(0)); 
  result.row(result.rows - 1).setTo(cv::Scalar(0)); 
  result.col(0).setTo(cv::Scalar(0)); 
  result.col(result.cols - 1).setTo(cv::Scalar(0)); 
} 

• 最近邻分类 ：生成LBP图像后，将图像划分为网格，为每个网格块构建LBP值的直方图。将所有直方图的bin计数连接成一个大向量，得到全局图像表示。训练时，为每个参考图像生成该向量，每个图像可视为高维空间中的一个点。预测时，找到与输入图像最近的参考点，该点关联的标签即为预测标签，计算得到的距离作为置信度。若最近邻点距离输入点过远，则可能该点不属于任何参考类别，距离阈值由 cv::face::LBPHFaceRecognizer 的创建方法的第四个参数指定。

2.4 优缺点分析

• 优点 ：简单有效，当不同类别在表示空间中形成不同的点云时效果良好，且能隐式处理多类别问题。
• 缺点 ：计算成本高，在高维空间中寻找最近邻点耗时，存储大量参考点也占用内存。

3. 基于Haar特征级联的物体和人脸检测

3.1 Haar特征简介

在构建鲁棒分类器时，好的图像表示至关重要。LBP是一种选择，Haar特征也是常用的图像表示方法。Haar特征定义了小的矩形像素区域，通过简单的减法比较这些区域。常见的有2矩形、3矩形和4矩形特征，可应用于图像的任意区域。构建Haar表示需要选择特定类型、大小和位置的Haar特征并应用于图像，所选特征得到的特定值集构成图像表示。但确定选择哪些特征是一个挑战，因为不同特征对区分不同类别的物体相关性不同。

3.2 实现步骤

3.2.1 准备样本

• 正样本 ：收集表示目标类别的图像，将其文件名和边界框坐标记录在文本文件中，如 stop.txt 。

stop00.png 1 0 0 64 64 
stop01.png 1 0 0 64 64 
stop02.png 1 0 0 64 64 
stop03.png 1 0 0 64 64 
stop04.png 1 0 0 64 64 
stop05.png 1 0 0 64 64 
stop06.png 1 0 0 64 64 
stop07.png 1 0 0 64 64 

• 负样本 ：收集不包含目标类别的背景图像，训练工具会从中提取随机负样本。

3.2.2 创建正样本文件

使用 opencv_createsamples 工具创建正样本文件。

opencv_createsamples -info stop.txt -vec stop.vec -w 24 -h 24 -num 8

3.2.3 训练级联分类器

使用 opencv_traincascade 工具训练级联分类器。

opencv_traincascade  -data classifier -vec stop.vec   
                     -bg neg.txt -numPos 9  -numNeg 20 
                     -numStages 20 -minHitRate 0.95  
                     -maxFalseAlarmRate 0.5 -w 24 -h 24 

3.2.4 检测物体

• 加载分类器 ：加载训练得到的XML文件构建分类器。

cv::CascadeClassifier cascade; 
if (!cascade.load("stopSamples/classifier/cascade.xml")) { 
  std::cout << "Error when loading the cascade classfier!"   
            << std::endl;   
  return -1; 
} 

• 调用检测方法 ：使用 detectMultiScale 方法检测物体。

cascade.detectMultiScale(inputImage, // input image 
          detections,           // detection results 
          1.1,                  // scale reduction factor 
          2,                 // number of required neighbor detections 
          0,                    // flags (not used) 
          cv::Size(48, 48),     // minimum object size to be detected 
          cv::Size(128, 128));  // maximum object size to be detected 

• 可视化检测结果 ：在输入图像上绘制检测到的矩形。

for (int i = 0; i < detections.size(); i++) 
 cv::rectangle(inputImage, detections[i],  
               cv::Scalar(255, 255, 255), 2); 

3.3 级联分类器原理

级联分类器由一系列简单分类器顺序应用组成。每个阶段根据一小部分特征的值快速决定是否拒绝当前物体。级联是增强的，每个阶段通过更准确的决策提高前一阶段的性能。其主要优点是早期阶段的简单测试能快速拒绝不属于目标类别的实例，提高检测速度。

3.4 训练参数说明

• -numPos ：正样本数量。
• -numNeg ：负样本数量。
• -numStages ：级联阶段数量。
• -minHitRate ：最小命中率，希望接近1.0。
• -maxFalseAlarmRate ：最大误报率，希望接近0.0。

3.5 多尺度检测

为了检测不同大小的物体，需要构建图像金字塔，通过逐步缩小原始图像的尺寸，使大物体在金字塔的较低层能匹配训练的样本大小。OpenCV提供了 cv::CascadeClassifier 类实现这一过程。

4. 总结

本文介绍了基于局部二值模式最近邻的人脸识别和基于Haar特征级联的物体和人脸检测两种机器学习方法。人脸识别方法简单但计算成本高，物体和人脸检测方法通过级联分类器提高了检测速度。在实际应用中，可根据具体需求选择合适的方法。

方法	优点	缺点
基于LBP最近邻的人脸识别	简单有效，能处理多类别	计算和存储成本高
基于Haar特征级联的物体和人脸检测	检测速度快	训练时间长

mermaid流程图：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px

    A([开始]):::startend --> B(收集样本):::process
    B --> C{样本类型}:::decision
    C -->|正样本| D(记录文件名和边界框坐标):::process
    C -->|负样本| E(准备背景图像):::process
    D --> F(创建正样本文件):::process
    E --> F
    F --> G(训练级联分类器):::process
    G --> H(加载分类器):::process
    H --> I(检测物体):::process
    I --> J(可视化检测结果):::process
    J --> K([结束]):::startend

5. 相关算法补充

5.1 Median Flow算法

Median Flow算法由Z. Kalal、K. Mikolajczyk和J. Matas在2010年的国际模式识别会议（Int. Conf. on Pattern Recognition）的文章《Forward - backward error: Automatic detection of tracking failures》中提出。该算法主要用于解决跟踪过程中的失败检测问题，通过前后向误差的计算来自动检测跟踪是否失败。

5.2 Tracking - learning - detection算法

Tracking - learning - detection算法同样由Z. Kalal、K. Mikolajczyk和J. Matas提出，发表于2012年的《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》第34卷第7期的文章《Tracking - learning - detection》中。这是一种先进的跟踪方法，它使用了Median Flow算法，通过跟踪、学习和检测三个过程的结合，提高了跟踪的准确性和鲁棒性。

5.3 KCF跟踪器算法

KCF跟踪器算法由J.F. Henriques、R. Caseiro、P. Martins和J. Batista在2014年的《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》第37卷第3期的文章《High - Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters》中描述。该算法利用核相关滤波器实现高速跟踪，在保证跟踪速度的同时，也具有较好的跟踪精度。

6. 不同算法的对比

算法名称	提出时间	主要应用场景	优点	缺点
Median Flow算法	2010年	跟踪失败检测	能自动检测跟踪失败	可能对复杂场景适应性不足
Tracking - learning - detection算法	2012年	目标跟踪	结合多种过程，跟踪准确鲁棒	算法复杂度较高
KCF跟踪器算法	2014年	高速目标跟踪	跟踪速度快	对目标外观变化适应性有限

7. 应用案例分析

7.1 人脸识别在门禁系统中的应用

在门禁系统中，基于局部二值模式最近邻的人脸识别方法可以用于识别人员身份。系统首先使用多个参考人脸图像进行训练，当有人靠近门禁时，摄像头采集人脸图像，识别器预测该人脸的标签。如果预测结果与授权人员的标签匹配，且置信度较高，则门禁开启。但由于该方法计算成本高，可能会导致识别速度较慢，在人员流量大的场景下可能不太适用。

7.2 物体检测在智能交通中的应用

在智能交通中，基于Haar特征级联的物体和人脸检测方法可用于检测交通标志，如停车标志。通过训练级联分类器，系统可以在交通图像中快速检测出停车标志的位置。但训练过程可能需要较长时间，且对于一些特殊光照或遮挡情况下的交通标志检测效果可能不佳。

8. 未来发展趋势

8.1 算法优化

未来，这些机器学习算法将不断优化，以提高计算效率和准确性。例如，对于基于LBP最近邻的人脸识别算法，可以研究更高效的最近邻搜索方法，减少计算成本；对于基于Haar特征级联的物体和人脸检测算法，可以改进特征选择和训练过程，提高检测的鲁棒性。

8.2 多算法融合

将不同的机器学习算法进行融合，发挥各自的优势，可能会取得更好的效果。例如，将人脸识别算法和物体检测算法结合，在一个系统中同时实现人员身份识别和物体检测功能。

8.3 与深度学习结合

深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，将现有的机器学习算法与深度学习技术相结合，可能会推动计算机视觉技术的进一步发展。例如，使用深度学习模型提取更高级的图像特征，然后应用到传统的分类和检测算法中。

mermaid流程图：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px

    A([开始]):::startend --> B(选择应用场景):::process
    B --> C{场景类型}:::decision
    C -->|人脸识别| D(使用LBP最近邻方法):::process
    C -->|物体检测| E(使用Haar特征级联方法):::process
    D --> F(训练识别器):::process
    E --> F
    F --> G(进行检测或识别):::process
    G --> H{结果是否满意}:::decision
    H -->|否| I(优化算法):::process
    I --> F
    H -->|是| J(应用到实际系统):::process
    J --> K([结束]):::startend

9. 总结与建议

9.1 总结

本文详细介绍了基于局部二值模式最近邻的人脸识别、基于Haar特征级联的物体和人脸检测等机器学习方法，以及Median Flow、Tracking - learning - detection和KCF跟踪器等相关算法。每种方法和算法都有其优缺点和适用场景，在实际应用中需要根据具体需求进行选择。

9.2 建议

• 对于对实时性要求不高、数据量较小的人脸识别场景，可以优先考虑基于LBP最近邻的人脸识别方法。
• 对于需要快速检测物体的场景，如智能交通中的交通标志检测，基于Haar特征级联的物体和人脸检测方法是较好的选择。
• 在实际应用中，可以尝试多算法融合或与深度学习结合，以提高系统的性能。

通过对这些机器学习方法和算法的深入了解和合理应用，可以更好地解决计算机视觉中的各种问题，推动相关领域的发展。