基于多通道图判别投影HAAR特征的多视角人脸检测*

沈继锋　时士伟　左　欣　徐　丹

(1.江苏大学电气信息工程学院，镇江，212013； 2.江苏科技大学计算机科学与工程学院，镇江，212013)

引　　言

作为人脸信息处理中的一项关键技术，人脸检测的研究近年来已成为模式识别与计算机视觉领域内一项备受关注和重视的课题。

人脸检测源于人脸识别，且是自动人脸识别系统中的一个关键环节。作为近几年最有潜力的生物身份验证手段，人脸自动识别系统要求对一般的图像有着更强的适应性，这也催生了人脸检测作为一项独立的课题被研究。如今，该课题的应用背景已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、视频检测和人机交互等方面都有着广泛的应用前景[1-7]。虽然如此，由于人脸的非刚性结构，表情、背景、姿态、光照及遮挡等都会造成巨大的表象变化，影响人脸检测的效果。所以如何选择有着极强判别力的特征和能够快速构造分类器的算法是当前人脸检测技术研究的重点。

人脸检测的方法主要分为4大类[1]：基于知识的方法，基于特征的方法，基于模板的方法和基于表观的方法。其中基于表观的方法利用了统计和机器学习技术，效果较好[2]。基于表观方法的早期研究主要集中于单分类器方面的研究，包括神经网络[3]，支持向量机[4]，稀疏网络[8]，贝叶斯分类器[9]等。Viola和Jones于2001年提出了基于Adaboost的集成分类器人脸检测算法[10]，此后该算法在计算机视觉领域受到了极大地关注，并成为了人脸检测的主流算法。……