Adaboost+Opencv复杂背景下人脸检测技术研究(2)
5.4 程序结果 20
结 论 23
致 谢 24
参考文献25
1 绪论
人脸检测是当下世界科技的一项重要内容，其丰富的多样化趋势已经逐渐融入日常生活，现在我们就进入正题。
1．1 背景
日益进步的科技型社会对智能化设备的要求越来越高，其中生物识别技术是相当可以融入们正常生活的新型技术，因为人体的个性差异性使得生物识别技术显得更贴近普通人，在社会的个领域都有身份识别的应用，而生物特征的稳定性也使这技术易于实现，生物识别包括瞳孔，虹膜，指纹，人脸等识别项目，与其他相比，人脸更加直接，方便，被检测的人群不存在负面心理，所以有着更光明的前途。
当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：
（1）最常用的是门禁系统，门禁就是通过识别人脸管理进出的人群，他会把收集到的人脸信息同信息数据库里的可访问人群数据进行比较，如果相似度很高，则可以进入有关地域，否则出现警告提示。
（2）公安刑侦部门可以通过把犯罪嫌疑人的数据照片等信息传上数据库，然后在各地街道摄像头的智能匹配中获取嫌疑人的定位数据，这样使得整个刑侦过程变得简便。
（3）证件验证在人口众多的中国的机场，检查站，机密部门等场合是一种常规的身份验证的手段和方法，如果智能机器人能用这种检测装置进行自助检查，会使流程更加顺畅且准确率可以得到提升。
（4）视频监控在银行，公共场所等地方都有着重要的作用，如果有非法人员作案，可以第一时间对此人进行识别跟踪，与身份数据库的模板进行比对，第一时间确定此人信息，并进行跟踪，监控，报警等手段。
（5）根据人的面部变化特征进行的表情分析，可以识别人的感情和生理状况，这在医学、人机交互方面有着巨大的发展前景。
1.2 人脸检测的研究现状
在有关人脸检测识别领域已经有许多国家走在了前列，其中美国，欧洲国家，日本一马当先，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer Interface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineering in University of Cambridge等[1]。在越来越多的研究者投入到这项事业上时，国际上发表的有关方面的论文数量在大幅度增长[2]，在如IEEE的FG、ICIP\CVPR等这样的国际会议上不断有大量关于人脸检测研究方向的论文被提出，占了很大一部分比重，人脸识别草案小组也在MPEG7标准组织中正式成立也代表着人脸检测行业的兴起。
自人脸检测领域开辟以来，检测方法不断更新，如1-1所示[3]：
1-1 检测方法的发展
1.3 人脸检测存在的问题
尽管人脸检测技术为大家看好有美好的前景，但是无论是在检测率，还是在安全稳定性上，都与指纹，虹膜检测等有着较大的距离，总结了一下，影响人脸检测的的主要原因列出如下五条[4]：
(1)人脸上的器官比如嘴的形状，眼睛的开闭等细小变化可能影响检测结果；
(2)遮挡物对人脸的影响是躲不开的事实，如果在未来，可以通过多个镜头在超过3D的多文画面也许就会成为现实；
(3)拍摄角度的不同也能造成人脸的检测误差，如仰角，俯角，侧面拍摄等角度引起的脸部特征不明显及缺失；
(4)光线的硬性需求也是没有办法解决的问题，还有对比度、灰度的影响；
(5)图像的的生成条件，譬如聚焦，距离及显示效果等。