王 钊 刘广瑞 孟少飞

(郑州大学机械与动力工程学院 河南 郑州 450001)

0 引 言

人脸检测是现代所有基于视觉的人与电脑、人与机器人和人机交互系统的基础，在人脸识别、人脸追踪、表情识别、数字视频,以及游戏领域具有重要的应用价值。目前，国内外学者提出了许多有效的人脸检测算法，常见的有先验知识法、统计训练法、肤色检测法、模板匹配法[1]。其中模板匹配法具有过程简单、容易实现等优点。

近年Dekel等[2]提出了一种基于最佳相似性(BBS)的模板匹配算法，该方法通过统计模板图像和目标图像搜索窗之间的最佳相似对(BBP)的数目，将对数最大的搜索窗作为最优匹配结果。该算法稳健性好、匹配精度高，并且能够在部分遮挡的情况下完成匹配，但是该算法采用的搜索方式是逐点滑窗，计算量大，不能满足实时要求，而且难以实现对旋转、缩放目标的检测。

针对以上问题，考虑以尺度迭代最近点算法[3](SICP)作为BBS算法的搜索方式，首先计算模板图像与目标搜索窗之间的最佳相似点对，将其作为两个图像之间的对应点，然后利用SICP算法对搜索窗进行变换，得到新的搜索窗口，再计算得到最佳相似点对，直到满足阈值要求。

1 基本原理

1.1 最佳相似性(BBS)

在模板匹配过程中，传统匹配算法会将窗口中所有像素或其他特征考虑在内，但是当检测目标的背景发生变化时，这种策略是不可取的，不同的背景带来的像素或特征变化是任意的，因此可能会导致匹配错误。……