人脸识别与行人检测技术：从原理到优化实践

### 人脸识别与行人检测技术：从原理到优化实践 在当今科技飞速发展的时代，人脸识别和行人检测技术在众多领域发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨基于开放集人脸识别的访客界面系统以及使用分割CoHOG特征的级联分类器进行快速行人检测的相关内容。 #### 开放集人脸识别访客界面系统 在人脸识别系统中，训练数据的正负样本平衡是一个关键问题。在开放集人脸识别访客界面系统中，使用25个对象来建模未知类，每个对象约有150帧记录数据，这导致训练时正负样本存在不平衡的情况，未知类有3750帧，而已知类仅有600帧。 为了解决这个问题，采用了欠采样的方法。欠采样虽然简单，但能带来不错的改进效果。以下是不同帧数下欠采样的效果对比表： | #帧数 | CCR | FRR | FAR | CRR | FCR | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | 30 | 87.2 % | 12.5 % | 3.7 % | 96.3 % | 0.3 % | | 60 | 85.2 % | 14.7 % | 2.7 % | 97.3 % | 0.1 % | | 90 | 83.5 % | 16.5 % | 2.4 % | 97.6 % | 0.0 % | | 150 | 83.5 % | 16.5 % | 2.3 % | 97.7 % | 0.0 % | 从表中可以看出，欠采样在一定程度上提高了正确分类率，但同时也略微提高了误接受率，这是因为用于建模未知类的数据减少了。 此外，样本增强也对结果有积极的贡献。以下是样本增强的影响对比表： | | CCR | FRR | FAR | CRR | FCR | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | 未增强 | 87.2 % | 12.5 % | 3.7 % | 96.3 % | 0.3 % | | 增强后 | 92.9 % | 6.3 % | 12.6 % | 87.4 % | 0.8 % | 该系统是基于多验证的开放集人脸识别系统，能在配备1.6GHz奔腾M处理器的笔记本电脑上以30帧/秒的帧率实时全自动运行。实验发现，使用视频信息比基于帧的结果有显著提升，并且随着训练数据量的增加，性能也会提高。同时，正确分类率受对象数量增加的影响较小。总体而言，该系统在现实世界条件下能可靠运行。 #### 基于CoHOG的行人检测技术 行人检测是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题，行人外观的多样性，如衣服、姿势和光照等，使得区分行人和其他物体变得困难。 在行人检测中，特征描述符和分类算法的选择与组合非常重要。目前已经提出了许多特征描述符方案，如Harr-like特征、局部自相似性、基于轮廓的方法和基于梯度的方法等。其中，基于方向梯度直方图（HOG）的检测算法因其对旋转、变形和光照变化的鲁棒性而被广泛应用。而共现方向梯度直方图（CoHOG）是从原始HOG派生的特征描述符之一，具有出色的检测性能。 然而，CoHOG的计算成本较高，因为其特征向量维度非常高（如果窗口大小为18×36，约为35,000维）。为了实现快速检测，提出了一种将CoHOG特征分割成小特征，并通过组合多个弱分类器构建级联结构分类器的方法。 ##### CoHOG特征与分类 CoHOG是一种高维特征，它使用梯度方向对构建共现矩阵。具体来说，共现矩阵 $C = (C_{i,j})$ 定义在 $n × m$ 的梯度方向图像 $I$ 上，公式如下： \[C_{i,j} = \sum_{p=0}^{n - 1} \sum_{q=0}^{m - 1} \begin{cases} 1, & \text{如果 } I(p, q) = i \text{ 且 } I(p + x, q + y) = j \\ 0, & \text{否则} \end{cases}\] 其中，$x$ 和 $y$ 表示偏移量。梯度方向图像 $I$ 是通过计算原始视觉图像的梯度方向 $\theta = \arctan(v/h)$ 生成的，其中 $v$ 和 $h$ 是通过适当滤波器计算的垂直和水