opencv 35.级联分类器

一、人脸检测算法分类

目前人脸检测方法主要分为两大类，基于知识和基于统计。

基于知识的人脸检测方法主要包括：模板匹配，人脸特征，形状与边缘，纹理特征，颜色特征。
基于统计的人脸检测方法主要包括：主成分分析与特征脸法，神经网络模型，隐马尔可夫模型，支持向量机，Adaboost算法。

基于知识的方法将人脸看成不同特征的特定组合，即通过人脸的眼睛、嘴巴、鼻子、耳朵等特征及其组合关系来检测人脸。
基于统计的方法将人脸看成统一的二维像素矩阵，通过大量的样本构建人脸子空间，通过相似度的大小来判断人脸是否存在。

二、Haar分类器算法

Haar算法实际上是运用了boosting算法中的Adaboost算法。Haar分类器利用Adaboost算法构建一个强分类器进行级联，而在底层特征抽取上采用的是高校的矩形特征以及积分图方法。

Haar分类器=类Haar特征+积分图法+Adaboost算法+级联

Haar分类器主要步骤如下：1. 提取类Haar特征；2. 利用积分图法对类Haar特征提取进行加速；3. 使用Adaboost算法训练强分类器，区分出人脸和非人脸；4. 使用筛选式级联把强的分类器级联在一起，从而提高检测准确度。

2.1 人脸检测的大概流程

我们用一个小的窗口在一幅图片中不断的滑动，每滑动到一个位置，就对该小窗口内的图像进行特征提取，若提取到的特征通过了所有训练好的强分类器的判定，则我们判定该小窗口的图片内含有人脸。

2.2 Haar-like特征

Viola们提出的Haar-like特征如下：

将Haar-like特征在图片上进行滑动，在每个位置计算白色区域对应的像素值的和减去黑色区域对应的像素值的和，从而提取出该位置的特征，人脸区域与非人脸区域提取出的特征值不同，从而区分出人脸区域和非人脸区域。

我们可以用多个矩形特征计算得到一个区分度更大的特征值，从而增加人脸区域和非人脸区域的区分度。那么该怎么组合这些矩形特征才能得到更好的区分度呢？Adaboost算法就是用来解决这个问题的。

2.3 Adaboost算法

Adaboost算法是一种一般性的分类器性能提升算法，不仅仅是限定于一种算法。Adaboost算法可以用来更好地选择矩形特征的组合，而这些矩形特征的组合就构成了分类器，分类器以决策树的方式存储这些矩形特征组合。

Adaboost是基于boosting算法的，而boosting算法涉及到弱分类器和强分类器的概念。弱分类器是基于弱学习的，其分类正确率较低，但是较容易获得，强分类器是基于强学习，其分类正确率较高，但是较难获得。Kearns和Valiant两个大神提出弱学习和强学习是等价的，并且证明只要样本充足，弱学习可以通过一定的组合获得任意精度的强学习。这个证明为boostting算法提供了理论基础，使其成为一个能够提高分类器性能的一般性方法。而boosting算法主要存在两个问题，一个是它需要预先知道弱分类器的误差，另一个是它在训练后期会专注于几个难以分类的样本，因此会变得不稳定。针对这些问题，后来Freund和Schapire提出了实际可行的Adaboost算法。

2.4 弱分类器的构建

我们可以用决策树来构建一个简单的弱分类器， 将提取到的特征与分类器的特征进行逐个比较，从而判断该特征是否属于人脸，如下图所示：

//33 级联分类器
void StartOp2::ImageProcess2_33()
{
	String cascadeFilePath = "E:/opencv/opencv342/install/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";
	CascadeClassifier face_cascade;
	if (!face_cascade.load(cascadeFilePath)) {
		printf("could not load haar data...\n");
	}

	Mat src, gray_src;
	src = imread("../../Images/18.jpg");
	cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
	equalizeHist(gray_src, gray_src);
	imshow("input image", src);

	vector<Rect> faces;
	face_cascade.detectMultiScale(gray_src, faces, 1.1, 2, 0, Size(30, 30));
	for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) {
		rectangle(src, faces[t], Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
	}
	namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("output", src);
}

参考：

https://www.cnblogs.com/wumh7/p/9403873.html

https://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/5875492.html