人臉檢測的Adaboost算法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種人臉檢測的Adaboost算法，檢測器前端設(shè)有膚色模型和光照補償，膚色模塊前使用光照補償加強識別效果，膚色模型包括顏色空間、膚色點判斷和膚色閾值使用，光照補償為Gamma矯正；Adaboost算法訓(xùn)練過程包括特征值排序的并行化和訓(xùn)練弱分類的并行化。本發(fā)明的有益效果是：運用膚色模型以及光照補償對檢測器進行了前端優(yōu)化，減少了檢測時的數(shù)據(jù)計算量并加快了檢測速度；對于耗費大量的時間的訓(xùn)練過程給出了并行算法，大大節(jié)約訓(xùn)練時間。
【專利說明】人臉檢測的Adaboost算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種人臉檢測的Adaboost算法。
【背景技術(shù)】
[0002]在人臉檢測過程中使用膚色檢測算法能夠很好得提高檢測效果，對于Adaboost算法檢測過程來說，膚色檢測模塊既可以添加在多尺度檢測之前，也可以添加到多尺度檢測之后，還可以添加到多尺度合并之后。
[0003]雖然Aadboost系統(tǒng)檢測速度很高,但是由于Adaboost算法本身訓(xùn)練比較耗時,整個系統(tǒng)的訓(xùn)練時間非常驚人。其系統(tǒng)在訓(xùn)練上花費了數(shù)周的時間。由于Adaboost算法在訓(xùn)練速度上的問題大大地限制了該算法的應(yīng)用。因此，有必要對原訓(xùn)練算法進行并行化。
[0004]在科學(xué)和工程問題的數(shù)值建模和模擬時，常需要對大量數(shù)據(jù)進行很多次重復(fù)計算以得到有效結(jié)果，并且要求計算必須在合理時間內(nèi)完成，例如數(shù)值氣象預(yù)報、太空中天體運動預(yù)測、虛擬現(xiàn)實以及本文針對的Adaboost算法訓(xùn)練過程的優(yōu)化問題，這些應(yīng)用對計算速度的需要總是在不斷的增長。提高計算速度的一種方法是用多個處理器協(xié)同求解一個問題，可以是帶有多個處理器的計算機或是以某種方式互連的若干臺獨立計算機。除了加速對問題求解之外，多計算機/多處理機的使用可以在給定時間內(nèi)計算更多的求解點，從而獲得更精確的解。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是:基于上述問題，本發(fā)明提供一種人臉檢測的Adaboost 算法。
[0006]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的一個技術(shù)方案是:一種人臉檢測的Adaboost算法，檢測器前端設(shè)有膚色模型和光照補償，膚色模塊前使用光照補償加強識別效果，膚色模型包括顏色空間、膚色點判斷和膚色閾值使用，光照補償為Gamma矯正；AdabooSt算法訓(xùn)練過程包括特征值排序的并行化和訓(xùn)練弱分類的并行化。
[0007]進一步地，顏色空間是采用高斯膚色模型及YCbCr顏色空間對人臉圖像進行分害I]，將RGB空間轉(zhuǎn)化為YCbCr空間如下式所示:
【權(quán)利要求】
1.一種人臉檢測的Adaboost算法，其特征是:檢測器前端設(shè)有膚色模型和光照補償，膚色模塊前使用光照補償加強識別效果，膚色模型包括顏色空間、膚色點判斷和膚色閾值使用，光照補償為Gamma矯正；AdabooSt算法訓(xùn)練過程包括特征值排序的并行化和訓(xùn)練弱分類的并行化。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉檢測的Adaboost算法改進，其特征是:所述的顏色空間是采用高斯膚色模型及YCbCr顏色空間對人臉圖像進行分割，將RGB空間轉(zhuǎn)化為YCbCr空間如下式所示:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉檢測的Adaboost算法，其特征是:所述的膚色點判斷方法為采用訓(xùn)練的方法來計算得到CbCr空間上集中的中心，然后根據(jù)所考察的像素離該中心的遠近來得到它和膚色的相似度，從而得到一個原圖的相似度分布圖，再對該分布圖二值化，最終確定膚色的區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉檢測的Adaboost算法，其特征是:所述的膚色閾值使用方法為:閾值設(shè)置為20%，如果膚色點超過20%就進行檢測，否則排除該子窗口。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉檢測的Adaboost算法,其特征是:所述的Gamma矯正為，圖像上任一點的像素值(R，G，B)可以通過下式進行Gamma校正，
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉檢測的Adaboost算法，其特征是:所述的特征值排序的并行化采用并行正則采樣排序PSRS方法對排序過程進行并行化。
【文檔編號】G06K9/00GK103714328SQ201310751552
【公開日】2014年4月9日 申請日期:2013年12月31日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月31日
【發(fā)明者】吳錦華 申請人:江蘇圖云智能科技發(fā)展有限公司