27、复杂背景下的人脸检测与定位及佐治亚社区健康的GIS分析

复杂背景下的人脸检测与定位及佐治亚社区健康的GIS分析

1 人脸检测与定位算法概述

1.1 研究背景与意义

人脸检测和识别技术在计算机视觉领域至关重要，在经济、安全、社会安全和军事等方面具有巨大潜在价值。近年来，国内外相关研究取得了显著成果。自20世纪90年代起，人脸检测主要致力于提高检测精度和实现多视角检测。经过多年发展，检测精度大幅提升，但检测速度成为迈向实际应用的关键问题。Viola提出的基于adaBoost的方法虽检测效果较好，但误检率较高。为实现更高的检测率和更低的误报率，提出了改进的级联adaBoost算法模型来训练人脸分类器，同时提出基于图像灰度统计的人脸特征定位算法，以实现人脸特征的快速定位，并验证候选区域是否为人脸，有效消除复杂多人脸检测背景下的误检现象。

1.2 人脸检测算法

1.2.1 Haar - 样矩形特征

采用Haar - 样特征作为人脸的关键特征，它能有效表征人脸的部分特征，且特征提取速度快。其模板反映了人脸局部灰度图像的变化，例如眼睛区域通常比鼻子和脸颊区域暗。矩形特征指图像中两个或多个相同大小矩形内所有像素灰度值之和的差值，可通过积分图像快速计算，积分图像只需对图像进行一次扫描就能完成每个特征值的计算。

1.2.2 改进的adaBoost算法

对于20×20的检测窗口，矩形特征的穷举集超过18000个，计算完整集合成本过高。因此，使用adaBoost算法从训练图像的矩形特征中提取大量有效特征，有效区分人脸和非人脸。每个矩形特征对应一个分类器，这些弱分类器通过线性叠加形成强分类器，以提高分类器的性能。

adaBoost算法的关键在于从