孙文君　王海龙曲阜师范大学物理工程学院



基于AdaBoost算法的快速人脸检测方法

孙文君王海龙
曲阜师范大学物理工程学院

文章基于当今最为流行的AdaBoost算法，训练出自己的人脸检测级联分类器，通过对人脸图像方差特点的统计分析，确定了人脸方差的阈值，增加了方差预处理。增加方差预处理后训练出的级联分类器在人脸检出率相对较高的前提实现了检测速度的提升，增强了人脸检测的实时应用性。

人脸检测 AdaBoost算法 Haar-like特征 方差预处理

人脸检测技术是板顶所给的图像中是否存在人脸并给出定位的过程。在司法、金融、军事、海关以及人们的日常生活等各个领域都占有举足轻重的位置。依据不同的人脸相关知识就有不同的检测方法，目前常用的有基于人脸知识分析、基于人脸外观，基于人脸特征以及模版匹配等几类方法。目前在人脸检测方面的难点之一就是怎样应用简单快速的算法使其保证检测率的情况下进一步的提升检测速度，增强其实时应用性。本文基于当今最为流行的AdaBoost算法，对待检图像增加了方差预处理的环节，训练出的级联分类器在人脸检出率相对较高的前提实现了检测速度的提升，增强了人脸检测技术的时应用性。

1　基于AdaBoost的人脸检测算法介绍

基于AdaBoost的人脸检测算法是一种基于统计理论的一种方法，它是在2001年由Volia与Jones共同提出来的。在众多的实验验证下证明，这种人脸检测算法可以在保证准确度的前提下极大的提高检测速度，目前大部分用于人脸实时检测的系统基本上都是基于此算法。……