游清清+諶海云+駱俊+王小怡

摘 要：人臉檢測是人臉識別的組成部分。近年來，人臉檢測逐漸發(fā)展成為獨立的課題，同時也越來越受到學者們的重視。文章對人臉檢測的發(fā)展歷史和研究現(xiàn)狀等進行了闡述，通過整理分析人臉檢測相關(guān)文獻，并對人臉檢測進行了分類，對比了各個方法的優(yōu)缺點，最后討論了人臉檢測今后的研究方向。

關(guān)鍵詞：人臉檢測；人臉識別；模式識別；機器學習

1 人臉檢測概述

隨著計算機網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展，模式識別與計算機視覺受到專家學者們的廣泛關(guān)注。其中人臉識別也逐漸成了近年來各領域的研究熱點，人臉檢測作為人臉識別的基礎，在人臉識別中占非常重要的地位。

人臉檢測問題起源于人臉識別。與人臉識別有著密不可分的聯(lián)系，是人臉識別中非常重要且具有挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)，其主要內(nèi)容是檢測人臉圖像中是否存在人臉。人臉檢測對于人來說非常簡單，但是對于機器來說卻相當復雜。對于機器檢測人臉時，其主要目標就是在低計算量的前提下保證高的準確率。

目前影響人臉檢測效果的主要因素有：（1）人臉姿態(tài)。相機成像時的位置會影響人臉圖像的面部姿態(tài)，可能會導致雙眼不在水平的一條直線上。（2）遮蓋物。對于單個人臉圖像來說，可能被遮蓋物遮擋；而對于多人臉圖像來說，人臉圖像可能相互遮擋或者被其他背景所遮擋。（3）光照強度。拍攝人臉圖像時的光照強度不同將使得人臉圖像的灰度分布不均勻，造成局部對比度大，從而影響人臉檢測的效果。（4）面部表情。人的面部表情將直接影響人臉檢測效果。因此如何克服這些因素，成為目前研究的重點。

2 常見的人臉檢測方法

人臉檢測是人臉識別的第一步，是指在輸入圖像中確定所有人臉（如果存在）的位置、大小和姿態(tài)的過程。根據(jù)特征的色彩性質(zhì)可以將其分為基于膚色特征方法和基于灰度特征的方法[1]。文章將人臉檢測算法分為基于知識的方法、基于特征的方法和基于表象的方法。

2.1 基于知識的方法

基于知識的方法主要是利用各個人臉器官之間的幾何關(guān)系等先驗知識對人臉特征進行描述，提取人臉特征，然后將其轉(zhuǎn)化為人臉規(guī)則，采用此規(guī)則對待檢測的人臉圖像進行人臉檢測[2]。該方法的主要難點在于：（1）如何將人類語言轉(zhuǎn)化為明確清晰的人臉檢測規(guī)則；（2）對于不同姿態(tài)的人臉，該方法檢測效果將會大大下降。

1994年Yang等[3]利用先驗知識提出了一種由粗到精的檢測方法，即基于馬賽克圖（Mosaic Image）的人臉檢測方法。該方法利用4×4馬賽克圖將人臉分塊， 并根據(jù)每塊的灰度值制定3層規(guī)則。

Zhan等[4]提出了一種基于知識的人眼檢測方法。使用直方圖閾值技術(shù)粗略估計面部候選區(qū)域，然后利用眼睛在面部的結(jié)構(gòu)位置提取眼部候選區(qū)域，最后在眼部候選區(qū)域利用先驗知識的方法對眼部進行檢測。

姜軍等[5]為了提高人臉檢測的速度，提出了一種基于知識的快速人臉檢測方法。該方法利用人臉的灰度和梯度信息檢測人臉，由粗檢測、多尺度空間遍歷搜索和候選區(qū)域歸并等3個模塊構(gòu)成。適合于復雜背景下多人、不同尺度、表情變化不大的人臉檢測情況，大大提高地人臉檢測的速度。

Kouzani等[6]將神經(jīng)網(wǎng)絡與基于知識的方法結(jié)合起來，該方法使用5個前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡檢測并提取嘴、眼、鼻、臉部的候選區(qū)域，然后根據(jù)臉部的先驗知識，分析所提取的候選區(qū)域，確定是否為人臉區(qū)域。

2.2 基于特征的方法

基于特征的方法利用面部的膚色特征、幾何特征及紋理特征等對人臉進行檢測。其中膚色特征是一個非常顯著的特征，同時經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，（1）不同人種的人臉膚色在顏色空間中都分布在一個相對比較穩(wěn)定的區(qū)域中。（2）亮度是影響膚色值變換的最主要因素。經(jīng)常使用的顏色空間有RGB（三色基）、rgb（亮度歸一化三色基）、HSI（色調(diào)、飽和度、亮度）、YCrCb。人臉的幾何特征主要是指人面部器官之間的幾何關(guān)系，根據(jù)面部的幾何特征和形狀來分割人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域?；谔卣鞯姆椒▽庹蘸妥藨B(tài)比較敏感，從而影響檢測效果。

Mollah等[7]經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)在RGB色彩空間中，不同膚色的人臉區(qū)域中的R值>G值>B值，而在Haar-like特征中的非人臉區(qū)域的R，G，B值是不滿足這個條件的。因此他們將膚色特征與Haar-like特征結(jié)合起來，提出一種改進的基于特征的人臉檢測方法。

Rahman等[8]將RGB圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)CrCb顏色空間中，然后構(gòu)建眼睛和嘴巴之間的三角關(guān)系，以此來檢測人臉。Kalbkhani等[9]將膚色特征用于人眼檢測當中。他們提出了使用具有預定長度和寬度的矩形在搜索區(qū)域中進行移動，計算每個移動矩形內(nèi)的白色像素，人的面部區(qū)域為白色像素數(shù)量最大的矩形區(qū)域。

Hu等[10]經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，對于膚色區(qū)域和非膚色區(qū)域來說，它們的Cb值分布在一定的范圍之內(nèi)，而Cr的值是不同的。于是提出單獨采用YCrCb顏色空間中的Cr值來對人臉進行檢測。

Cai等[11]采用模糊匹配方法的方法建立膚色和發(fā)色模型。根據(jù)人臉位姿的不同構(gòu)建了“膚色—發(fā)色”模型，并且定義了相應的隸屬度函數(shù)及規(guī)則，對待檢測區(qū)域進行搜索。

Mohanty等[12]將人臉的灰度特征和膚色特征結(jié)合起來，在復雜背景下，結(jié)合Adaboost算法對人臉進行檢測。該方法提高了在復雜背景下圖像的檢測速度，同時還降低了計算復雜度，并且不受姿態(tài)與照明發(fā)生變化的影響。Mohamed等人[13]在膚色特征的基礎上采用DCT-神經(jīng)網(wǎng)絡對人臉進行檢測。

Augusteijn等[14]通過識別面部紋理來推測人臉的存在，提取皮膚、頭發(fā)等特征，建立SGLD（二階統(tǒng)計特征）模型，使用神經(jīng)網(wǎng)絡對紋理特征進行監(jiān)督分類，并且使用Kohonen自組織特征圖對不同紋理類別進行聚類。Dai等[15]將膚色特征與面部紋理特征結(jié)合，使用SGLD模型進行面部檢測。

2.3 基于表象的方法

基于表象的方法也可以稱為基于統(tǒng)計的方法，主要依靠統(tǒng)計分析和機器學習技術(shù)找到人臉和非人臉圖像的相關(guān)特征。

該方法將人臉圖像視為隨機向量，分為訓練集和測試集兩部分。通過訓練集得到人臉和非人臉的相關(guān)特征集，得到人臉特征庫，利用所得到的人臉特征庫對測試集進行檢測，判別出人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域?；诒硐蟮姆椒òɑ谧涌臻g（Eigenface）的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡（NN）的方法、基于支持向量機（SVM）的方法、基于Adaboost的方法等。

（1）基于子空間的方法。

基于子空間的方法主要有主成分分析法（PCA）、獨立成分分析法（ICA）和線性判別法（LDA）等。

PCA法實際就是K-L變換，其目的是去除人臉圖像之前的相關(guān)性，減少數(shù)據(jù)冗余，降低圖像維度，使得數(shù)據(jù)在低維空間中處理。Matthew和Alex[16]對人臉訓練集進行K-L變換，得到人臉特征集，稱為特征向量（又稱為特征臉）。

Moghaddam等[17]將人臉投影在特征空間的處理中發(fā)現(xiàn)，人臉在特征臉空間的投影都聚集在同一個區(qū)域，因此將人臉投影到主元子空間F和與其正交的補空間中，然后使用相應的距離度量DIFS（Distance In Feature Space）和DFFS（Distance From Feature Space）來進行檢測。

Gottumukkal和Asari[18]為了能從視頻中實時檢測出人臉，提出將膚色特征與PCA方法結(jié)合的人臉檢測方法。由于PCA方法在圖像矩陣降維時會使得增大向量的維數(shù)，導致計算量過大。Yang等人[19]提出了2D-PCA方法。2D-PCA方法在PCA方法的基礎上分別在行和列上進行PCA變換，求得在行和列的總體散度矩陣ωr和ωc，然后得到圖像的特征矩陣Y。

PCA法只考慮了圖像數(shù)據(jù)中的低階統(tǒng)計信息，并未考慮高階統(tǒng)計信息，這會使得在特征提取的時候丟掉很多有用的信息。針對這點，佩律等[20]提出了基于獨立成分分量的方法（ICA）來檢測人臉。認為人臉圖像是由一組互相獨立的圖像線性疊加而成，用ICA求得這組基圖像，構(gòu)造了一個子空間，根據(jù)待識別圖像在這個空間里的投影系數(shù)進行識別。

線性判別法（LDA）是一種較為普遍的線性分類方法。但是會出現(xiàn)小樣本問題和維數(shù)問題。為了解決小樣本問題，學者提出了很多方法。Alakkari等[21]發(fā)現(xiàn)最小非零特征值對應的特征臉在檢測人臉圖像時是非常有效的，同時還發(fā)現(xiàn)將該特征臉與LDA方法結(jié)合在一起檢測效果比單獨使用LDA方法更好。

Yang[22]將自組織映射（SOM）與線性判別方法（LDA）結(jié)合在一起。首先使用自組織映射（SOM）將人臉和非臉樣本各分為25類，然后計算各類的類間離散度與類內(nèi)離散度，利用兩者的比值求出投影矩陣。

（2）基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。

神經(jīng)網(wǎng)絡屬于機器學習方法中的一種，具有自學習能力，在進行人臉檢測時，只需要先把許多不同的圖像樣本輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡，網(wǎng)絡就會通過自學習能力，慢慢學會檢測人臉圖像。

在神經(jīng)網(wǎng)絡檢測人臉的發(fā)展過程中，Rowley等人[23]提出的采用局部連接的神經(jīng)網(wǎng)絡檢測方法具有里程碑的意義。他們將待檢測區(qū)域劃分為多個矩形的子區(qū)域，以便更好地描述不同尺度的人臉特征，每個區(qū)域都對應一個神經(jīng)網(wǎng)絡隱含單元。

周敬利等[24]針對彩色圖像中的人臉，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉檢測算法，該方法分為網(wǎng)絡訓練和人臉定位兩部分，可以很好地運用在多人臉不同尺寸、不同姿態(tài)、不同表情、不同膚色及不同光照條件等情況。

陳澤宇和戚飛虎[25]將膚色信息的不同顏色分量通過多級神經(jīng)網(wǎng)絡級聯(lián)起來，采用亮度分量和色度分量作為級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡的分類特征，有效地提高了人臉檢測的正確率和檢測速度。

（3）基于支持向量機（SVM）的方法。

支持向量機（SVM）方法是一種基于統(tǒng)計學習理論的模式識別算法[26]。SVM方法最早由Boser、Guyon等人提出，Osuna將該方法用于人臉檢測當中，其檢測速度跟之前相比，提高了近30倍。該方法對每一個具有一定像素的檢測窗口使用SVM方法進行分類，用以區(qū)分人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域。但是SVM方法的訓練需要對復雜度極高的二次規(guī)劃問題求解，會導致計算量過大，訓練困難等。

Heiseley等[27]在SVM法基礎上進行改進，提出使用兩級SVM方法檢測人臉。根據(jù)一些預定義的特征點，從訓練集中提取人臉和非人臉最有區(qū)別的多個局部區(qū)域。檢測時，根據(jù)多個簡單的線性SVM分別檢測各個人臉特征區(qū)域。

（4）基于Adaboost的方法。

為了同時保證檢測率和檢測速度，Viola和Jones[28]提出了一種將Haar-like特征、Adaboost算法和Cascade級聯(lián)結(jié)構(gòu)結(jié)合在一起的算法，稱作Viola-Jones檢測算法，也稱作基于Adaboost的方法。該方法先使用Haar-like特征對人臉進行描述，計算特征數(shù)值，然后使用Adaboost算法通過大量的正、負樣本集訓獲得人臉檢測的強分類器，最后將所有的強分類器分段級聯(lián)起來。

傳統(tǒng)的Adaboost方法在進行人臉檢測時常常容易出現(xiàn)漏檢情況，同時在檢測人臉時需要計算所有樣本的特征數(shù)值，這樣導致了檢測時間過長的問題。針對這個問題Zhang等人[29]對人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域設置不同的權(quán)重，使得可以單獨處理人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域，以此縮減了檢測時間。

Ma等[30]在傳統(tǒng)的Adaboost的基礎上，利用面部器官之間的幾何關(guān)系形成4種Haar-like特征，對人臉進行檢測。該方法較之傳統(tǒng)的Adaboost方法，大大縮減了檢測時間。

3 結(jié)語

文章對人臉檢測的發(fā)展歷史及研究現(xiàn)狀進行了闡述，總結(jié)了近年來人臉檢測技術(shù)?；谥R的方法適合在單一背景下使用?；谔卣鞯娜四槞z測方法應用廣泛，在簡單背景下檢測率極高，但是基于膚色特征的人臉檢測方法對光照和復雜背景特別敏感，對色度的要求也特別高；基于幾何特征的方法利用面部器官之間的幾何關(guān)系和形狀對人臉進行檢測，該方法適用于簡單背景下的正面人臉檢測，但是在有遮蓋物或復雜背景情況下，其檢測效果將大大下降。因此常常將膚色特征與幾何特征結(jié)合起來對人臉進行檢測。

基于表象的方法主要包含了子空間法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法、基于支持向量機的方法和基于Adaboost的方法等。子空間法主要是將待檢測人臉投影在一個指定的空間，根據(jù)指定空間中的分布劃分規(guī)律來對人臉區(qū)域和非人臉區(qū)域進行劃分?；谥С窒蛄繖C的方法比基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法更具有優(yōu)良的泛化性能，但是神經(jīng)網(wǎng)絡可以獲得其他方法難以實現(xiàn)的人臉圖像的規(guī)則，同時避免了提取復雜特征。基于Adaboost的方法是目前人臉檢測使用最普遍、效果最好的方法，但是由于該方法需要大量的時間進行訓練，其檢測速度還有待解決。

隨著計算機視覺與人工智能的發(fā)展，人臉檢測的研究還在繼續(xù)，如何準確快速地檢測復雜背景下的動態(tài)多姿態(tài)人臉，是目前研究的熱點和重點，當然現(xiàn)在也不斷有新方法涌現(xiàn)，總之人臉檢測技術(shù)將會隨著人臉識別技術(shù)一起蓬勃發(fā)展。

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