张向鹏，魏 江

（西北工业大学 电子信息学院，陕西 西安 710072）

基于多级联不对称增强和遗传算法的人脸检测

张向鹏，魏 江

（西北工业大学 电子信息学院，陕西 西安 710072）

提出了一种基于多级联不对称增强和遗传算法的AdaBoost人脸检测方法。可把认假率和拒真率反馈给当前训练阶段，并通过阈值比较来控制级联层数和局部最佳弱分类器权值。用遗传算法训练选取的局部最佳弱分类器，实现用较少的弱分类器达到高检出率。仿真实验结果表明，该算法可以有效避免过拟合和特征冗余现象，获得较高的检测速度和精度。

人脸检测；AdaBoost算法；多级联不对称增强；遗传算法

人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸 （如果存在）的位置、大小和位姿的过程[1]。人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术，近年来成为模式识别、计算机视觉等领域内一项受到普遍重视、研究十分活跃的课题。

Viola和Jensen等人采用AdaBoost算法构建的级联式人脸检测算法[2]使人脸检测在实时检测方面有了长足的发展。其基本思想是：通过给定数量的样本集的反复训练，对分类性能好的弱分类器赋予较高权重，对分类性能差的弱分类器赋予较低权重，经过循环比较，自动挑选出若干关键分类器并级联起来，构成一个分类能力强的分类器，从而得到较好的分类效果[3]。因此，在训练中如何选取有效的样本特征、如何更新样本权值以及如何选取最佳弱分类器构建级联分类器是算法的基本问题。……