73、基于级联分类器的目标检测技术详解

基于级联分类器的目标检测技术详解

1. 引言

在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的研究方向。目前有一种技术在目标检测中表现出色，不过在检测某些特定视角的目标时存在一定难度。例如，侧面视角的人脸检测就相对困难，但随着技术的发展，相关模型的性能已经有了显著提升。如果您训练出了优秀的目标模型，不妨考虑将其作为开源项目回馈给社区。

2. 监督学习与提升理论

2.1 级联分类器原理

OpenCV 中的级联分类器是一种监督分类器。通常，我们会将经过直方图和尺寸均衡化处理的图像块输入到分类器中，并标记这些图像块是否包含我们感兴趣的目标，在大多数情况下，这个目标是人脸。

Viola - Jones 检测器采用了 AdaBoost 算法，并且是在一个名为拒绝级联的更大框架下使用。这个级联结构由一系列节点组成，每个节点本身都是一个独立的多树 AdaBoost 分类器。其基本操作是，将图像的子窗口按照特定顺序依次通过所有节点进行测试，只有通过所有分类器的窗口才会被判定为我们要寻找的目标类别。

2.2 节点设计特点

为了实现高效的目标检测，每个节点的设计都有其特点。它具有较高的检测率（例如 99.9%），这意味着很少会漏检真正的目标（低假阴性率），但同时拒绝率较低（接近 50%），也就是会产生较多的误检（高假阳性率）。在级联的任何一个阶段，如果某个节点判定某个区域不属于目标类别，就可以安全地终止该区域的计算，算法会声明该位置不存在目标。只有当一个区域通过了整个级联结构的所有节点，才会被判定为真正的目标检测结果。

当目标在图像中较为罕见时（如图片中的人脸），拒绝级联可以大大减少总的计算量，因为