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AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结1——Haar特征与积分图

 
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目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结。希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助。而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码。因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅。

第二部分的地址请见:http://blog.csdn.net/weixingstudio/article/details/7631949

辛苦打字截图不容易,转载请标明出处。

提到AdaBoost的人脸识别,不得不提的几篇大牛的文章可以看看,但是大牛的文章一般都是只有主要的算法框架,没有详细的说明。

大牛论文推荐:

1. Robust Real-time Object Detection, Paul Viola, Michael Jones

2. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features, 作者同上。

还有一篇北大的本科生的毕业论文也不错:基于 AdaBoost 算法的人脸检测,赵楠。

另外,关于我写的AdaBoost的人脸识别程序的下载地址:

1. C++版本:http://download.csdn.net/detail/weixingstudio/4350983

说明:需要自己配置opencv2.3.1, 自己配置分类器。在程序运行前会捕捉10帧用户图像,计算人脸平均面积,这个过程不会有显示,但是程序没有出问题,稍等一会就会出现摄像头信息。

2. C#版本:http://download.csdn.net/detail/weixingstudio/4351007

说明:使用了emgucv2.3.0的库,需要自己重新添加引用动态链接库文件。

两个版本的程序都能正确运行,没有任何问题。

1. Adaboost方法的引入

1.1 Boosting方法的提出和发展

在了解Adaboost方法之前,先了解一下Boosting方法。

回答一个是与否的问题,随机猜测可以获得50%的正确率。如果一种方法能获得比随机猜测稍微高一点的正确率,则就可以称该得到这个方法的过程为弱学习;如果一个方法可以显著提高猜测的正确率,则称获取该方法的过程为强学习1994年,KearnsValiant证明,在ValiantPACProbably ApproximatelyCorrect)模型中,只要数据足够多,就可以将弱学习算法通过集成的方式提高到任意精度。实际上,1990年,SChapire就首先构造出一种多项式级的算法,将弱学习算法提升为强学习算法,就是最初的Boosting算法。Boosting意思为提升、加强,现在一般指将弱学习提升为强学习的一类算法。1993年,DruckerSchapire首次以神经网络作为弱学习器,利用Boosting算法解决实际问题。前面指出,将弱学习算法通过集成的方式提高到任意精度,是KearnsValiant1994年才证明的,虽然Boosting方法在1990年已经提出,但它的真正成熟,也是在1994年之后才开始的。1995年,Freund提出了一种效率更高的Boosting算法

1.2 AdaBoost算法的提出

1995年,Freund和Schapire提出了Adaboost算法,是对Boosting算法的一大提升。Adaboost是Boosting家族的代表算法之一,全称为Adaptive Boosting。Adaptively,即适应地,该方法根据弱学习的结果反馈适应地调整假设的错误率,所以Adaboost不需要预先知道假设的错误率下限。也正因为如此,它不需要任何关于弱学习器性能的先验知识,而且和Boosting算法具有同样的效率,所以在提出之后得到了广泛的应用。

首先,Adaboost是一种基于级联分类模型的分类器。级联分类模型可以用下图表示:

级联分类器介绍:级联分类器就是将多个强分类器连接在一起进行操作。每一个强分类器都由若干个弱分类器加权组成,例如,有些强分类器可能包含10个弱分类器,有些则包含20个弱分类器,一般情况下一个级联用的强分类器包含20个左右的弱分类器,然后在将10个强分类器级联起来,就构成了一个级联强分类器,这个级联强分类器中总共包括200若分类器。因为每一个强分类器对负样本的判别准确度非常高,所以一旦发现检测到的目标位负样本,就不在继续调用下面的强分类器,减少了很多的检测时间。因为一幅图像中待检测的区域很多都是负样本,这样由级联分类器在分类器的初期就抛弃了很多负样本的复杂检测,所以级联分类器的速度是非常快的;只有正样本才会送到下一个强分类器进行再次检验,这样就保证了最后输出的正样本的伪正(false positive)的可能性非常低。

也有一些情况下不适用级联分类器,就简单的使用一个强分类器的情况,这种情况下一般强分类器都包含200个左右的弱分类器可以达到最佳效果。不过级联分类器的效果和单独的一个强分类器差不多,但是速度上却有很大的提升。

级联结构分类器由多个弱分类器组成,每一级都比前一级复杂。每个分类器可以让几乎所有的正例通过,同时滤除大部分负例。这样每一级的待检测正例就比前一级少,排除了大量的非检测目标,可大大提高检测速度。

其次,Adaboost是一种迭代算法。初始时,所有训练样本的权重都被设为相等,在此样本分布下训练出一个弱分类器。在第( =1,2,3, …T,T为迭代次数)次迭代中,样本的权重由第 -1次迭代的结果而定。在每次迭代的最后,都有一个调整权重的过程,被分类错误的样本将得到更高的权重。这样分错的样本就被突出出来,得到一个新的样本分布。在新的样本分布下,再次对弱分类器进行训练,得到新的弱分类器。经过T次循环,得到T个弱分类器,把这T个弱分类器按照一定的权重叠加起来,就得到最终的强分类器。

2. 矩形特征

2.1 Haar特征\矩形特征

AdaBoost算法的实现,采用的是输入图像的矩形特征,也叫Haar特征。下面简要介绍矩形特征的特点。

影响Adaboost检测训练算法速度很重要的两方面是特征的选取和特征值的计算。脸部的一些特征可以由矩形特征简单地描绘。用图2示范:

上图中两个矩形特征,表示出人脸的某些特征。比如中间一幅表示眼睛区域的颜色比脸颊区域的颜色深,右边一幅表示鼻梁两侧比鼻梁的颜色要深。同样,其他目标,如眼睛等,也可以用一些矩形特征来表示。使用特征比单纯地使用像素点具有很大的优越性,并且速度更快。

在给定有限的数据情况下,基于特征的检测能够编码特定区域的状态,而且基于特征的系统比基于象素的系统要快得多。
矩形特征对一些简单的图形结构,比如边缘、线段,比较敏感,但是其只能描述特定走向(水平、垂直、对角)的结构,因此比较粗略。如上图,脸部一些特征能够由矩形特征简单地描绘,例如,通常,眼睛要比脸颊颜色更深;鼻梁两侧要比鼻梁颜色要深;嘴巴要比周围颜色更深。

对于一个 24×24 检测器,其内的矩形特征数量超过160,000 个,必须通过特定算法甄选合适的矩形特征,并将其组合成强分类器才能检测人脸。

常用的矩形特征有三种:两矩形特征、三矩形特征、四矩形特征,如图:

由图表可以看出,两矩形特征反映的是边缘特征,三矩形特征反映的是线性特征、四矩形特征反映的是特定方向特征。

特征模板的特征值定义为:白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。接下来,要解决两个问题,1:求出每个待检测子窗口中的特征个数。2:求出每个特征的特征值。

子窗口中的特征个数即为特征矩形的个数。训练时,将每一个特征在训练图像子窗口中进行滑动计算,获取各个位置的各类矩形特征。在子窗口中位于不同位置的同一类型矩形特征,属于不同的特征。可以证明,在确定了特征的形式之后,矩形特征的数量只与子窗口的大小有关[11]。在24×24的检测窗口中,矩形特征的数量约为160,000个。

特征模板可以在子窗口内以“任意”尺寸“任意”放置,每一种形态称为一个特征。找出子窗口所有特征,是进行弱分类训练的基础。

2.2子窗口内的条件矩形,矩形特征个数的计算

如图所示的一个m*m大小的子窗口,可以计算在这么大的子窗口内存在多少个矩形特征。

以 m×m 像素分辨率的检测器为例,其内部存在的满足特定条件的所有矩形的总数可以这样计算:
对于 m×m 子窗口,我们只需要确定了矩形左上顶点A(x1,y1)和右下顶点B(x2,63) ,即可以确定一个矩形;如果这个矩形还必须满足下面两个条件(称为(s, t)条件,满足(s, t)条件的矩形称为条件矩形):

1) x 方向边长必须能被自然数s 整除(能均等分成s 段);
2) y 方向边长必须能被自然数t 整除(能均等分成t 段);
则 , 这个矩形的最小尺寸为s×t 或t×s, 最大尺寸为[m/s]·s×[m/t]·t 或[m/t]·t×[m/s]·s;其中[ ]为取整运算符。

2.3条件矩形的数量

我们通过下面两步就可以定位一个满足条件的矩形:

由上分析可知,在m×m 子窗口中,满足(s, t)条件的所有矩形的数量为:

实际上,(s, t)条件描述了矩形特征的特征,下面列出了不同矩形特征对应的(s, t)条件:

下面以 24×24 子窗口为例,具体计算其特征总数量:

下面列出了,在不同子窗口大小内,特征的总数量:

3. 积分图

3.1 积分图的概念

在获取了矩形特征后,要计算矩形特征的值。Viola等人提出了利用积分图求特征值的方法。积分图的概念可用图3表示:

坐标A(x,y)的积分图是其左上角的所有像素之和(图中的阴影部分)。定义为:

其中ii(x,y)表示积分图,i(x,y)表示原始图像,对于彩色图像,是此点的颜色值;对于灰度图像,是其灰度值,范围为0~255

在上图中,A(x,y)表示点(x,y)的积分图;s(x,y)表示点(x,y)的y方向的所有原始图像之和。积分图也可以用公式(2)和公式(3)得出:

3.2 利用积分图计算特征值

3.3 计算特征值

由上一节已经知道,一个区域的像素值,可以由该区域的端点的积分图来计算。由前面特征模板的特征值的定义可以推出,矩形特征的特征值可以由特征端点的积分图计算出来。以“两矩形特征”中的第二个特征为例,如下图,使用积分图计算其特征值:

第二部分的地址请见:http://blog.csdn.net/weixingstudio/article/details/7631949

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