清华硕士论文：基于子空间的OpenCV人脸检测与多姿态识别

本篇论文《opencv人脸检测的子空间方法研究》是由清华大学计算机科学与技术专业研究生应理航撰写的一份硕士论文，作者针对人脸检测领域内的复杂背景和多姿态问题进行了深入探讨。论文的焦点在于利用子空间方法提升人脸检测的精度和速度，特别是在降低错误报警率和适应多角度人脸检测方面。 论文首先对二阶段的子空间方法进行了深入研究，尤其是关键环节——粗分类滤波器，着重分析了平均脸模板匹配、PCA（主成分分析）和线性支持向量机（SVM）三种不同的实现方式。通过对这些方法的比较，作者选择了线性SVM作为基础，因为它在处理复杂数据时表现良好，并在此基础上构建了一种正面人脸检测方法。这个过程包括构建线性SVM粗分类滤波器，以及在子空间内应用高斯核的非线性SVM进行更精确的分类。 在实际应用中，论文将二阶段子空间人脸检测方法巧妙地与人脸跟踪结合，以门禁系统的视觉监控为例，通过高斯模型背景更新来减小搜索范围，然后利用针对特定环境训练的二阶段人脸检测器进行实时跟踪，实验结果验证了这种方法在视觉监控场景中的有效性。 此外，论文还扩展了研究到多姿态人脸检测，利用积分图像和AdaBoost算法进行探究。作者首先分析了Viola方法，强调了它在模式分类问题中的通用性和子空间概念。针对多姿态人脸检测，论文讨论了视图划分策略，并指出如何从正面人脸检测的基础上，通过合理的角度转换和特征提取来适应不同角度的人脸。 这篇论文提供了一个系统化的框架，不仅阐述了子空间方法在人脸检测中的核心作用，还展示了其在实际应用中的优化策略。对于希望深入了解OpenCV人脸检测和子空间方法的研究者来说，这是一份具有很高参考价值的文献。