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面向智能驾驶的人脸检测研究进展

王丹洪杰钟亮洁雷春光许楠升

摘要：智能驾驶作为汽车领域的一项前沿技术，日益受到广泛关注。人脸检测在智能驾驶中扮演着重要的角色，通过实时监测驾驶员和乘客的脸部特征能够提高车辆内部环境感知能力，增强系统对驾驶员和乘客的理解，从而提升交通安全性、舒适性和个性化服务体验。文章首先回顾了基于传统特征提取的人脸检测算法，然后介绍了基于深度学习的几种主流检测方法，包括基于级联卷积网络、单阶段检测及双阶段检测算法，分析了这几种算法的结构和优缺点并介绍了轻量级检测方法。最后，对未来的研究方向进行了展望。

关键词：人脸检测深度学习计算机视觉车载嵌入式系统

自动驾驶技术的迅速崛起引起了人们对交通安全、效率和便利性的广泛关注。随着自动驾驶车辆在道路上的增多，对车内环境的监控变得尤为关键，尤其是在人脸检测领域。面向自动驾驶的人脸检测研究旨在通过实时监测驾驶员和乘客的脸部特征，实现对个体的准确识别和判别，提升车辆内部环境的感知能力。检测技术不仅有助于监控驾驶员状态，还能实现乘客个性化服务，提高整体驾乘体验。例如实时监测驾驶员的注意力、疲劳程度和情绪状态，以及识别乘客的脸部特征来调整座椅位置、温度设置、音乐喜好等。此外，还可以通过检测车内是否有未经授权的人员，系统可以及时采取相应的安全措施，防止非法进入或盗窃。一些研究者在人脸检测方面进行了深入研究[1-5]，涵盖了电子学、图像处理技术、模式识别以及人工智能等多个学科领域。本文旨在对面向自动驾驶的人脸检测算法进行全面综述，包括基于特征提取的检测算法、基于深度学习的人脸检测算法及相关数据集介绍。这一领域的进展有望推动自动驾驶技术在实际应用中取得更进一步的提升。

2基于特征提取的人脸检测算法

人脸识别技术指的是利用基于人类脸部特征来进行身份识别的生物技术，包含了人脸的图像或视频流或摄像机，再通过相关技术对检测到的信息进行识别和自动跟踪。在过去的几十年里，人脸检测取得了巨大的进步。早期的人脸检测工作主要基于特征提取方法，即从图像（或图像上的滑动窗口）提取手工制作的特征，并输入分类器（或分类器集成）来检测可能的人脸区域。HaarCascades[6]引入了一种称为“积分图像”的新图像表示和基于AdaBoost的学习算法从大集合中选择少量关键视觉特征，并产生非常高效的分类器。然后将分类及“级联”，该方法可以快速丢弃图像的背景区域，以每秒15帧的速度运行。Dalal等人[7]采用定向梯度直方图（HOG）作为特征算子，并利用线性SVM对检测到的特征进行分类。

刘小军等人[2]提出了基于一种几何特性的面部特征点检测方法。该方法将人脸图像分割成多个窗口，并在每个窗口内进行面部特征点的检测。通过这种方式，算法复杂程度极大地降低了。李外云等人[8]提出了一种基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法，该算法能够选择有效的人脸区域，减少了特征向量的维数和特征库的复杂性。该方法保持了传统Gabor特征抽取算法的鲁棒性，同时解决了高维问题，简化了算法复杂性。李明瑞等人[9]提出了一种改进的人脸检测算法，通过肤色检测和形态学处理来降低查重，并使用AdaBoost人脸检测来得到检测结果。该算法在嵌入式系统上运行稳定，在提高检测速度和正确率方面取得了优异表现。糜元根等人[10]提出了一种基于改进Adaboost的算法，结合肤色检测和几何特征进行检测。该算法先采用肤色粗检并筛选出候选人脸部分，并使用非对称的Haar特征来训练分类器的检测性能。算法的准确性在复杂背景下具有显著提高，而且能够移植到嵌入式系统中。尽管在过去的几十年里，基于特征提取的人脸检测取得了巨大的进步，但在室外复杂环境中进行准确高效的检测仍然是一个较大的挑战。这是由人体姿势的变化、面部表情、比例、光照、图像失真、面部遮挡等因素造成的。

3基于深度学习的人脸检测方法

随着深度学习在计算机视觉中的巨大成功，卷积神经网络开始被更多地应用到人脸检测领域中，国内外的研究人员开始使用基于卷积网络对人脸图像进行特征提取和检测。受级联分类器思想的启发，许多早期的基于深度学习的模型都是基于级联卷积网络架构。但是随着几种用于普通目标检测的新架构的引入，许多必威体育精装版的基于深度学习的模型已经转向單发检测、基于R-CNN的架构、特征金字塔网络（FPN）模型等。

3.1级联卷积网络

Li等人[11]提出了一种基于卷积神经网络级联的人脸检测深度模型。该方法在多个分辨率下运行卷积网络，在低分辨率阶段提取目标前景，在高分辨率阶段评估提取出的候选区域。模型在GPU上能够以100帧/秒的速度运行。清华大学的Qin等人[12]提出了一种基于改进CascadedCNN的JTCCNN网络。JTCCNN使用反向传播算法进行端到端的联合训练，卷积层在不同的阶段共享参