面部检测

人脸检测，是人脸识别的第一部分。如果你不能从屏幕上的所有东西中识别出一个或多个人脸，那么你将永远无法识别那是谁的脸。

首先让我们看一张我们的应用程序截图:

上图中，通过摄像头我们已经捕获到一张图像，接下来启用面部跟踪，看看会发生什么:

物体面部特征正在被追踪。我们在物体周围看到的是面部追踪器(白色线框)，它告诉我们我们这里有一张脸；以及我们的角度探测器(红线)，它提供了一些关于我们脸所处水平方向的参考。

当我们移动物体时，面部追踪器和角度探测器会追踪他。这一切都很好，但是如果我们在真实的人脸上启用面部跟踪会发生什么呢?

如下图，面部追踪器和角度探测器正在追踪人的面部。

当我们把头从一边移到另一边时，面部追踪器会跟踪这个动作，可以看到角度探测器会根据它所识别的面部水平角度进行调整。

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可以看到，在这里我们的颜色是黑白的，而不是彩色的。因为这是一个直方图的反向投影，而且它是一个可以更改的选项。

即使我们远离摄像机，让其他物体也进入视野中，面部追踪器也能在诸多噪音中跟踪我们的脸，如下图所示。这正是我们在电影中看到的面部识别系统的工作原理，尽管它更为先进。

现在让我们深入程序内部，看看它到底是如何工作的。

首先，我们需要问自己一个问题，我们想要解决的问题到底是什么。到底是人脸识别还是人脸检测。这里不得不提到Viola-Jones算法，因为，首先它有很高的检出率和很低的误报率，然后它非常擅长对数据的实时处理，最终要的一点是，它非常善于从非人脸中分别出人脸。

要永远记住，人脸检测只是人脸识别的第一步!

这个算法要求输入一个完整的正面，垂直的脸。脸部需要直接指向采集设备，头部尽量不要歪，不要昂头或低头。

这里有必要在强调一次，我们要做的只是在图像中检测出人脸即可。

我们的算法需要经过四个步骤来完成这件事：

在正式开始之前，让我们先捋一捋面部检测到底是如果工作的。所有的脸，无论是人的，动物的还是其他的，都有一些相似的特征。

例如，都有一个鼻子，两个鼻孔，一张嘴巴，两个眼睛，两个耳朵等等。我们的算法通过Haar特征来匹配这些内容，我们可以通过其中任一项找到其他的特征。

但是，我们这里会遇到一个问题。在一个24x24像素的窗口中，一共有162336个可能的特征。如果这个计算结果是正确的，那么计算他们的时间和成本将非常之高。因此，我们将会使用一种被称为adaptive boosting（自适应提升法）的算法，或者更为常见的AdaBoost算法。

如果你研究过机器学习，我相信你听说过一种叫做boosting（提升）的技术。我们的学习算法将使用AdaBoost来选择最好的特征并训练分类器来使用它们。

AdaBoost可以与许多类型的学习算法一起使用，并且被业界认为是许多需要增强的任务的最佳开箱即用算法。通常在切换到另一种算法并对其进行基准测试之前，您不会注意到它有多好和多快。实际上这种区别是非常明显的。

在继续之前，我们先来了解一下什么是boosting（提升）技术。

Boosting从其他弱学习算法中获取输出，并将其与weighted sum（加权和）结合，加权和是boost分类器的最终输出。AdaBoost的自适应部分来自于这样一个事实，即后续的学习者被调整，以支持那些被以前的分类器错误分类的实例。

与其他算法相比，该算法更倾向于对数据进行过拟合，所以AdaBoost对噪声数据和异常值很敏感。因此我们在准备数据的时候，需要格外注意这一点。

现在，让我们来看看示例中的程序到底是如何工作的。对于这个示例，我们将再次使用Accord框架。

首先创建一个FaceHaarCascade对象。该对象包含一系列 Haarlike 的特征的弱分类阶段的集合。每个阶段都包含一组分类器树, 这些分类器树将在决策过程中使用。FaceHaarCascade自动为我们创建了所有这些阶段和树，而不需要我们去关心具体实现的细节。

首先，需要在底层构建一个决策树，它将为每个阶段提供节点，并为每个特性提供数值。以下是Accord的部分源码。

一旦构建完成，我们就可以使用cascade对象来创建HaarObjectDetector，这就是我们将用于检测的对象。

接下来我们需要提供:

现在，我们需要准备数据，在本示例中，我们将使用笔记本电脑上的摄像头捕获所有图像。然而，http://Accord.NET framework 使得使用其他源进行数据采集变得很容易。例如 avi文件，jpg文件等等。

接下来，连接摄像头，选择分辨率：

在这个演示中，你会注意到检测物体正对着摄像机，在背景中，还有一些其他的东西，那就是所谓的随机噪声。这样做是为了展示人脸检测算法是如何区分出脸的。

如果我们的探测器不能处理这些，它就会在噪声中消失，从而无法检测到脸。

随着视频源的加入，我们需要在接收到新的视频帧时得到通知，以便处理它、应用标记，等等。我们通过频源播放器的NewFrameReceived事件来实现这一点。\

在我们已经有了一个视频源和一个视频，让我们看看每当我们被通知有一个新的视频帧可用时发生了什么。

我们需要做的第一件事是对图像进行采样，以使它更容易工作:

如果我们没有找到一张脸，我们将保持跟踪模式，等待一个具有可检测面部的帧。一旦我们找到了面部区域，我们需要重置跟踪器，定位脸部，减小它的大小，以尽可能的剔除背景噪声，然后初始化跟踪器，并将在图像上进行标记。代码如下：

一旦检测到脸，我们的图像帧是这样的:

如果把头偏向一边，我们现在的形象应该是这样的:

动态检测

可以看到，在上一个例子中，我们不仅实现了面部检测，还实现了动态检测。现在，让我们把目光转向更大的范围，检测任何物体的运动，而不仅仅是面部。我们将继续使用http://Accord.NET来实现。

在动态检测中，我们会用红色高亮显示屏幕上的任何运动。移动的数量由任何一个区域的红色浓度表示。所以，如下图所示，我们可以看到手指在移动但是其他的都是静止的。

如下图所示，可以看到整个手的移动范围在增加。

如下图所示，一旦整只手开始移动，你不仅可以看到更多的红色，而且红色的总量是在增加的:

如果不希望对整个屏幕区域进行运动处理，可以自定义运动区域;运动检测只会发生在这些区域。如下图，可以看到我们已经定义了一个运动区域，这是唯一的一个区域。

现在，如果我们在摄像头前面做一些运动，可以看到程序只检测到了来自我们定义区域发生的运动。

现在，我们来做这样一个测试，在我们自定义的检测区域范围内，放置一个物体，然后我们把手放在这个物体后面进行运动，当然手也是在这个自定义的检测区域范围内进行运动的。如下图，可以看到，手的运动被检测出来了。

现在我们使用另一个选项，网格运动突出显示。它会使得检测到的运动区域基于定义的网格在红色方块中突出显示，如下图所示。

将检测添加到应用程序中

以下是处理接收到新的帧的代码:

这里的关键是检测视频帧中发生的动量，这是通过以下代码完成的。对于本例，我们使用的是两级的运动报警级别，但是你也可以使用任何你喜欢的级别定义。一旦超过这个阈值，就可以实现所需的逻辑，例如发送电子邮件、开始视频捕获等等。

总结

在这一章中，我们学习了面部和动态检测，还展示了一些简单易用的代码。我们可以轻松的将这些功能添加到自己的程序中。

原文链接：http://cnblogs.com/wangzhenyao1994/p/10386907.html