原地址:http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8839097

人脸检测和人脸识别都是属于典型的机器学习的方法,但是他们使用的方法却相差很大。

对于人脸检测而言,目前最有效的方法仍然是基于Adaboost的方法。在网上可以找到很多关于Adaboost方法的资料,但基本上是千篇一律,没有任何新意。给初学者带了很多不便。建议初学者只需要认真阅读:北京大学 赵楠 的本科毕业论文 :基于 AdaBoost算法的人脸检测 这篇毕业论文就够了。作者详细分析了Adaboost算法在人脸检测中的具体执行过程,尤其是关于弱分类器的Haar特征选取过程,描述的相当清晰。

至于人脸检测的代码,网上基本上是关于如何用openCV去做人脸检测的代码。如果不需要对性能做更高的要求的话,直接用openCV就可以了。

根据对openCV代码的理解,我重新提取了openCV人脸检测的代码,采用纯C语言实现了人脸检测,与openCV的代码项目相比,有一下几点不同:

1. 使用内存少。

1.1 原始openCV在检测初始化的时候分配一个很大的buffer,在人脸检测当中使用这个buffer,这个是由openCV的内存管理机制决定的。但在很多时候,图像大小一般都没有想象的那么大,这个大buffer只使用了其中的一小部分,内存空闲很大。在我的人脸检测中,根据图像大小分配2张图片大小内存,分别存放积分图和平方积分图。其它的内存是结构体占用的内存,一般比较小。

1.2 原始openCv分类器文件是XML文本文件,而在我的人脸检测之中是二进制文件。所以分类器文件比openCV小至少5倍以上。

2.   运行效率高

删除了Canny边缘检测的代码,针对具体的应用重新修改了算法执行中的部分参数。由于分类器是基于openCv改的,所以对人脸检测的准确率没有任何下降。

目前算法的代码虽然是纯C语言,但还没有做定点优化。目前的性能在iPod4上面,对于640x480的图片,检测单张人脸的时间是60ms左右。

如果对adaBoost算法本身感兴趣,除了可以阅读openCv中的代码之外,还有一个官方的代码,实现了各种AdaBoost算法。

部分人脸检测图片的结果如下:

另外一张图片:

测试图片来自网络,如涉及到版权问题,请告知!

基于AdaBoost的人脸检测的更多相关文章

  1. 基于Adaboost的人脸检测算法

    AdaBoost算法是一种自适应的Boosting算法,基本思想是选取若干弱分类器,组合成强分类器.根据人脸的灰度分布特征,AdaBoost选用了Haar特征[38].AdaBoost分类器的构造过程 ...

  2. 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器

    基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征 ...

  3. 照片美妆---基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器

    原文:照片美妆---基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 本文转载自张雨石http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/3484223 ...

  4. 使用Dlib来运行基于CNN的人脸检测

    检测结果如下 这个示例程序需要使用较大的内存,请保证内存足够.本程序运行速度比较慢,远不及OpenCV中的人脸检测. 注释中提到的几个文件下载地址如下 http://dlib.net/face_det ...

  5. 【AdaBoost算法】基于OpenCV实现人脸检测Demo

    一.关于检测算法 分类器训练: 通过正样本与负样本训练可得到分类器,opencv有编译好的训练Demo,按要求训练即可生成,这里我们直接使用其已经训练好的分类器检测: 检测过程: 检测过程很简单,可以 ...

  6. 基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之二

    在网上找到了一个博客,里面有大量内容适合初学者接触和了解人脸检测的博文,正好符合我目前的学习方面,故将链接放上来,后续将分类原博客的博文并加上学习笔记. 传送门: http://blog.sina.c ...

  7. 基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之一

    基于OpenCv从视频文件到摄像头的人脸检测 在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程. 先创建一个指向CvCapture结构的指针 Cv ...

  8. 基于OpenCv的人脸检测、识别系统学习制作笔记之三

    1.在windows下编写人脸检测.识别系统.目前已完成:可利用摄像头提取图像,并将人脸检测出来,未进行识别. 2.在linux下进行编译在windows环境下已经能运行的代码. 为此进行了linux ...

  9. 基于opencv的人脸检测的web应用

    参考资料 https://github.com/bsdnoobz/web-based-face-detect http://opencv-code.com/projects/web-based-int ...

随机推荐

  1. 基于visual Studio2013解决C语言竞赛题之1013字符串查找

         题目 解决代码及点评 /* 功能:编写函数IND,让它判断一个字符串是否为另一个字符串的子串的功能,若是则返回第一次出现的起始位置,否则返回0 时间:13:55 2013 ...

  2. sharepoint具体错误提示

    sharepoint页面发生错误时,默认不会显示具体错误信息,只显示“未知错误”提示.需要修改配置站点的webconfig文件,才能显示出具体错误提示.具体方法如下: 将safeMode中的CallS ...

  3. 《UNIX环境高级编程》笔记--sigaction函数

    sigaction函数的功能是检查或修改指定信号相关联的处理动作,此函数取代UNIX早期版本使用的signal函数. #include<signal.h> int sigaction(in ...

  4. jquery 提交数据

    目录 jquery ajax的应用 1 表单提交 2 ajax的提交(ajax post get) 普通的表单提交 <%@ page language="java" impo ...

  5. DataTable的一些使用技巧

    在做机房的时候经常用到DataTable,发现如果DataTable使用的好的话,不仅能使程序简洁实用,而且能够提高性能,达到事半功倍的效果.现在对我知道的一些技巧做个总结,虽然都是一些简单的,但是发 ...

  6. POJ 2115 C Looooops(扩展欧几里得应用)

    题目地址:POJ 2115 水题. . 公式非常好推.最直接的公式就是a+n*c==b+m*2^k.然后能够变形为模线性方程的样子,就是 n*c+m*2^k==b-a.即求n*c==(b-a)mod( ...

  7. 基于Hadoop2.0、YARN技术的大数据高阶应用实战(Hadoop2.0\YARN\Ma

    Hadoop的前景 随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握H ...

  8. Delphi图像处理 -- 最小值

    阅读提示:     <Delphi图像处理>系列以效率为侧重点,一般代码为PASCAL,核心代码采用BASM.     <C++图像处理>系列以代码清晰,可读性为主,全部使用C ...

  9. ZeroMQ:云计算时代最好的通讯库

    还在学socket编程吗?还在研究为什么epoll比select更好吗? 噢,不必了! 在复杂的云计算环境中,我们面临的难题远比这个复杂得多. 庞大的服务器集群作为计算云,对来来看或许只是一个简单的搜 ...

  10. TApplication.Initialize的前世今生

    ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ...