实时人脸检测算法：高精度与实时性的结合

"这篇硕士学位论文主要探讨了实时人脸检测算法的研究与实现，作者赵素群在导师李才伟的指导下，专注于在复杂背景和不同光线条件下实现高效的人脸检测系统。该系统基于VC++平台，旨在确保实时性、高检测率和低误报率。论文详细介绍了算法的两轮检测过程，第一轮采用高斯建模进行肤色分割和数学形态学滤波，第二轮运用AdaBoost-Cascade分类器进行精细化人脸检测。论文的创新点包括LRTB快速人脸定位技术和针对近肤色非人脸的负样本采集策略，以提高检测速度和准确性。关键词涉及实时人脸检测、高斯建模、数学形态学滤波、LRTB、AdaBoost-Cascade和近肤色非人脸样本。" 在人脸检测领域，这篇论文详尽阐述了如何处理图像中的复杂因素，如背景变化和光照条件。首先，通过高斯建模实现肤色分割，以排除非人脸区域。接着，利用数学形态学操作（如腐蚀和膨胀）进一步过滤和精炼检测结果。第一轮检测还包括非线性分段变换，将RGB色彩空间映射到YCbCr空间，以更好地捕捉肤色分布，并采用Blob分析和LRTB（Lightness, Reflectance, Tone, Brightness）方法来定位人脸。LRTB方法在此过程中起到了关键作用，它能快速精确定位人脸，提高了检测效率。 论文中提及的AdaBoost-Cascade分类器是第二轮检测的核心，它通过多个弱分类器的组合形成强分类器，以减少误报并提高精度。Cascade结构使得系统能够逐步排除非人脸区域，不断优化检测结果。通过Adaboost的学习机制，系统能够针对不同的训练集训练分类器，而Cascade的层次结构则能有效地减少计算量。 此外，论文的一个创新之处在于负样本的选取策略。通常，人脸检测的训练需要包含非人脸样本，作者提出仅采集近肤色的非人脸作为负样本，这降低了样本采集的难度，同时加速了第二轮的检测速度，提升了整体系统的实时性能。 这篇论文对实时人脸检测算法进行了深入研究，提供了有效的解决方案，特别是在实时性和准确性之间找到了平衡点。其提出的LRTB快速定位和优化的负样本选择策略对于后续的人脸识别系统设计有着重要的参考价值。