基于opencv的人脸检测系统设计与实现-无忧文档

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2、脸检测系统设计与实现赵黎（天津师范大学计算机与信息工程学院中国天津３００３８７）本文介绍了ＯｐｅｎＣＶ函数库的基本用法，阐述了目前做人脸检测研究中所使用的常用检测算法，并利用ＯｐｅｎＣＶ设计和实现了【摘要】图像中人脸的检测，试验结果表明利用ＯｐｅｎＣＶ开发人脸检测系统效率高，识别效果好。人脸检测；ＯｐｅｎＣＶ；Ａｄａｂｏｏｓｔ算法【关键词】１．引言ＯｐｅｎＣＶ（ＩｎｔｅｌＯｐｅｎＳｏｕｒｃｅＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎＬｉｂｒａｒｙ）是Ｉｎｔｅｌ公司面向应用程序开发者开发的计算机视觉库，其中包含大量的函数用来处理计算机视觉领域中常见的问题，例如运动分析和跟

3、踪、人脸识别、［１］３Ｄ重建和目标识别等。可以通过访问ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｏｕｒｃｅ－ｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ｏｐｅｎｃｖｌｉｂｒａｒｙ免费获得ＯｐｅｎＣＶ库以及相关的资料。另外，还可以通过访问ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｙａｈｏｏｇｒｏｕｐｓ．ｃｏｍ／ｇｒｏｕｐ／ＯｐｅｎＣＶ，对于ＯｐｅｎＣＶ使用中的一些问题与经验进行讨论。相对于其它图像函数库，ＯｐｅｎＣＶ是一种源码开放式的函数库，开发者可以自由地调用函数库中的相关处理函数。ＯｐｅｎＣＶ中包含３００多个处理函数［１］，具备强大的图像和矩阵运算能力，可以大大减少开发另外，由于者的编程工作量，有

4、效提高开发效率和程序运行的可靠性。ＯｐｅｎＣＶ具有很好的移植性，开发者可以根据需要在ＭＳ－Ｗｉｎｄｏｗｓ和Ｌｉｎｕｘ两种平台进行开发［２］。人脸检测（ＦａｃｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎ）是指在输入图像中确定所有人脸（如果大小、位姿的过程。人脸检测作为人脸信息处理中的一存在）的位置、项关键技术，近年来成为模式识别与计算机视觉领域内一项受到普遍重视、研究十分活跃的课题。人脸检测问题最初来源于人脸识别（Ｆａｃｅ人脸识别的研究可以追溯到上个世纪六、七十年代，经过Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）。几十年的曲折发展已日趋成熟。人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节，但是早期的人脸

5、识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图像（如无背景的图像），往往假设人脸位置已知或很容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。近几年随着电子商务等应用的发展，人脸识别成为最有潜力的生物身份验证手段，这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课题受到研究者的重视。今天，人脸检测的应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴，在基于内容的检索、数字视频处理、视觉监测等方面有着重要的应用价值。人脸检测研究具有重要的学术价值。人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，此类目标的检测问题的挑战性在于：（１）人脸由

6、于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；（２）一般可能存在眼镜、胡须等附属物；（３）作为三维物体的人脸的影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响。因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功构造出人脸检测与跟踪系统，将为解决其它类似的复杂模式检测问题提供重要的启示。目前，国外对人脸检测问题的研究很多，比较著名的有ＭＩＴ，ＣＭＵ等；国内的清华大学、北京工业大学、中科院计算所和自动化所等都有人员从事人脸检测相关的研究。而且，ＭＰＥＧ７标准组织已经建立了人脸识别草案小组，人脸检测算法也是一项征集的内容。随着人脸检测研究的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长

7、。中调用了ＯｐｅｎＣＶ函数库中的部分函数。图１训练程序流程图图２检测程序流程图２．系统设计本文采用ＯｐｅｎＣＶ实现人脸检测的原理是基于Ａｄａｂｏｏｓｔ算法，该算法是一种分类器算法，其基本思想是利用大量的分类能力一般的简单分类器（Ｂａｓｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）通过一定的方法叠加（ｂｏｏｓｔ）起来，构成一个分类能力很强的强分类器（Ｓｔａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ），再将若干个强分类器串联成为分级分类器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｃａｓｃａｄｅ）完成图像搜索检测。串联的级数依赖于系统对错误率和识别速度的要求。本系统由训练和检测两个模块完成，两部分的流程图如图１和图２所

8、示：ＣＲｅｃｔＣＦａｃｅＤｅｔｅｃｔ：：ＤｅｔｅｃｔＡｎｄＤｒａｗ