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人脸检测综述 孙 宁1，2邹采荣2赵力1，2 l 东南大学学习科学研究中心 南京210096 2东南大学无线电工程系 南京210096 摘要：人脸检测研究在近二十年的时间内取得了长足的进步，并且作为安控、人机界面、 人类情感研究系统的重要组成韶分得到了广泛的应用。该文首先对人脸检测的所面临的问题 进行了探讨，并将人脸检测方法分为-基于几何特征的方法、基于肤色模型的方法、基于统 计理论的方法三个方面进行了阐述。分析了相关的理论及算法，对各个方法的优缺点进行了 比较。最后，对人脸检测今后的研究方向进行了讨论。 关键字：人脸检测；人脸识别；机器学习；模式识别； 1 引言 观察一个人的面部可以自然的，无侵犯性的了解到一个人的很多信息，比如：身份，性 别，年龄，情感等等。因此，在过去三十多年【l】的时间里人们对人脸检测和人脸识别始终保 持着浓厚的研究兴趣。随着近些年来国际形势的变化，特别是9．1l事件之后，各国对自身重 要设施的安保性能越发重视，也积极研发了一些自动人脸识别系统并投入实用。 任何人脸识别系统首先都需要从输入信息中获取人脸的位置、大小、姿态。因此，人脸 检测是人脸识别系统的第一个步骤，这一步骤的所获得的精度与速度直接影响整个系统的性 能。此外，人脸检测的应用也大大超越了人脸识别系统的范畴，在人脸表情识别系统，基于 内容的检索，视频会议，三维人脸模型等方面也有重要的应用价值。 对于人脸检测技术，各国的科研人员作了很多的研究，国外比较著名的有CMU，M1T,UIUC 等，国内的有微软亚洲研究院，中科院自动化研究所，清华大学等。此外，每年在国际国内 的相关期刊和会议上都有大量的关于人脸检测的论文，其中综述性质的文章对近期人脸检测 的研究进展进行总结，对人脸检测的研究方向进行预测。2001年，E．Hjelmas等人发表的文章 【2】将人脸检测技术分为基于图像的方法和基于特征的方法这两类进行了综述。2002年， M．H．Yang等在PAMI上发表的人脸检测技术综述文章[3】，该文将人脸检测技术分为四类进行 了详细介绍，而且针对以往关于人脸检测论文中检测性能估计方面的混乱情况，提出了较明 确的估计准则。此外，还给出了许多用于人脸检测的人脸库资源的互联网链接。此后，M．H．Yang AdvancesinFace 在2003年的ICm会议和2004年的ICPR会议上分别作了名为：Recent Detection的主题报告【4，5】，对人脸检测的最近动态进行了详细的介绍。 本文根据对人脸检测算法发展和现状的研究，将人脸检测算法分为三类进行分析，分别 为：基于几何特征的方法、基于肤色模型的方法、基于统计理论的方法。 ·392· 2基于几何特征的人脸检测方法 2．1 基于先验知识的方法 Yang等在1994年提出的方法【6】是基于先验知识的人脸检测方法的典型例子。该方法利 X 用4 4镶嵌图将人脸分块，并根据每块的灰度值制定准则来进行判定。他们将系统分为三级， 利用不同精度的平均和二次采样产生三级不同分辨率的图像。针对不同分辨率的图像采用不 同的准则进行判定。虽然Yang的方法在检测性能方面并不突出，但是这种由粗至细的检测思 想对以后的研究工作产生积极的影响。 卢春雨等对镶嵌图方法进行了改进，提出了3×3的广义三分图方法[7】。该方法充分利用 了人脸器官的自然分布，可以更直观的利用人脸的先验知识制定准则，使镶嵌图子块对脸形 的自适应操作成为可能。 X 章品正等【8】在检测过程中结合3×3和44的划分方式建立检测准则。并利用最小同值 分割吸收核区(suSAN)方法进行检测结果验证，取得了较高的检测率及良好的抗噪声性能。 2．2基于特征不变性的方法 Graf等[9】首先利用带通滤波器选择出一段频率，然后根据形态学的知识设定一系列的阈 值找出眼睛、嘴巴等区域，最后依照以上位置检测出人脸。Leung等【10】提出任意图匹配的方 法，其主要目的是用准则正确表达出面部特征的几何分布。该文中用五个特征(两只眼睛、 两个鼻孔以及鼻子与嘴唇的连接处)来描述人脸。 王延江等【ll】用肤色方法分割出人脸的候选区域后，然后利用小波分解对每一个侯选区