何強1，2，馬文1

　?。?.重慶郵電大學(xué) 通信新技術(shù)應(yīng)用研究中心,重慶 400065;  2.重慶信科設(shè)計有限公司，重慶 400065)

       摘要：針對Adaboost人臉檢測算法訓(xùn)練時間長以及不能有效區(qū)分特征值聚集分布的情況，提出了一種基于雙閾值的改進型Adaboost人臉檢測算法，并給出了雙閾值的搜索算法。在MIT-CBCL和MIT+CMU人臉庫上對算法進行了仿真驗證。仿真結(jié)果顯示，改進的雙閾值A(chǔ)daboost算法在不降低檢測率的同時大幅度提升了訓(xùn)練的速度，同時檢測速度也有所提升，該方法的綜合性能優(yōu)于單閾值算法。

　　關(guān)鍵詞：Adaboost；雙閾值；人臉檢測

0引言

　　 人臉檢測是伴隨著人臉識別的發(fā)展出現(xiàn)的一個課題，其可以既快速又準(zhǔn)確地從復(fù)雜背景圖片中檢測出人臉，直接影響后續(xù)的識別研究。隨著計算機科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，研究人員提出了許多基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法，例如主成分分析方法［1］、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［2］、支持向量機［3］等，Adaboost算法就是其中優(yōu)秀代表。

　　Adaboost由FREUND Y和SCHAPIRE R E率先提出［4］，其主要思想就是將大量的弱分類器通過某種方式構(gòu)成強分類器。理論已經(jīng)證明，弱學(xué)習(xí)可以通過訓(xùn)練變成強學(xué)習(xí)，可以通過增加弱分類器的數(shù)量來使強分類器的錯誤率下降趨于無窮小，基于此，VIOLA P和JONES M提出了將積分圖和級聯(lián)兩個新技術(shù)與Adaboost算法相結(jié)合，檢測速度能夠滿足實際需求，使人臉檢測算法能夠滿足實際應(yīng)用；另一方面,該算法還存在著以下缺點：（1）算法需要大量時間，VIOLA P等人為了訓(xùn)練一人臉檢測分類器曾花費多周時間［5］；（2）訓(xùn)練過程中可能會由于罕見樣本而給該樣本分配過高的權(quán)重，產(chǎn)生過適應(yīng)等問題，進而影響整體性能指標(biāo)。其缺點是由于樣本數(shù)和特征數(shù)過多以及算法本身決定的。

　　針對以上問題，本文提出了一種基于雙閾值的改進型Adaboost算法，通過提升單個弱分類器的質(zhì)量，縮短訓(xùn)練時長，從而提高系統(tǒng)性能。

1Adaboost算法研究

　　1.1傳統(tǒng)的Adaboost算法描述

　　Adaboost算法的核心思想就是經(jīng)過訓(xùn)練得到一系列單個特征的弱分類器。其主要目的是從大量的矩形特征中挑選出更有利于人臉檢測的HaarLike特征集。將挑選出來的HaarLike特征構(gòu)造成弱分類器，繼而采用迭代的方法從所有弱分類器當(dāng)中挑選一批相對更優(yōu)的弱分類器。最后將這些弱分類器按照權(quán)重進行線性疊加得到一個強分類器。由于檢測的核心任務(wù)是判斷圖像是否是一個人臉，故而能夠把檢測過程視為一個模式識別的問題。訓(xùn)練過程初始階段，所有的樣本都被賦予相等的初始權(quán)重，接著就用該學(xué)習(xí)算法對樣本進行T輪訓(xùn)練，一輪訓(xùn)練之后將所有樣本權(quán)重更新，降低被正確分類樣本的權(quán)重，提高被錯誤分類樣本的權(quán)重,以便算法能夠在后面的訓(xùn)練過程中更加針對于困難的樣本。訓(xùn)練的結(jié)果是產(chǎn)生T個弱分類器，強分類器是將這些弱分類器按照權(quán)重進行一個線性疊加得到，其中分類質(zhì)量更好的弱分類器對強分類器的影響比較大。

　　1.2算法分析與改進

　　在Adaboost算法中，每個HaarLike特征都有一個對應(yīng)的弱分類器hj(j=1,2...k)，其中k是分類器窗口所有的HaarLike特征總數(shù)。hj 的求導(dǎo)必須搜索全體樣本的全體特征值，但是一般情況下為了保證分類器的效果，訓(xùn)練樣本數(shù)和特征值數(shù)都很大，故一個hj的訓(xùn)練所花費的時間很大。另外通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),由于各種原因,人臉樣本與非人臉樣本的特征值并不滿足兩側(cè)分布,而是人臉樣本的特征值集中分布,非人臉樣本的特征值分散分布。經(jīng)過分析, 發(fā)現(xiàn)對于MITCBCL人臉訓(xùn)練庫和MITCBCL非人臉訓(xùn)練庫中的3 510個HaarLike特征，其中2 676個HaarLike特征是如此分布的，占比達76.2%［6］, 也說明了這些特征對應(yīng)檢測更有效一些。

       圖1的橫坐標(biāo)表示HaarLike特征對應(yīng)的所有特征值，縱軸表示某特征值的正樣本數(shù)和負樣本數(shù)所占樣本總數(shù)值的百分比。如圖1所示，兩個端點形成的區(qū)間可將正負樣本進行區(qū)分，所以兩個端點作為雙閾值分類器的閾值是可行的。為了提高單個弱分類器的質(zhì)量，提出了一種基于雙閾值的Adaboost訓(xùn)練算法，現(xiàn)在的問題是如何確定兩個閾值,一個精確的算法是采用兩層嵌套循環(huán),然后通過比較所有可能的閾值,取其中錯誤率最小的兩個閾值,然而這種算法的時間復(fù)雜度為O(n2)［7］ ,其中n為訓(xùn)練的樣本數(shù)目，一般n的取值都很大，由此導(dǎo)致一個訓(xùn)練過程可能會花費一個月的時間，這種方式是得不償失的，也是不可能在實際環(huán)境下應(yīng)用的。因此本文在保證正確率和訓(xùn)練時間的基礎(chǔ)上提出了一種新的雙閾值搜索算法。

　　步驟如下：

　?。?)計算某個HaarLike特征在所有樣本的特征值，求出該特征在所有樣本特征值中的最小值fmin和最大值fmax，然后從小到大依次計算每個特征值所對應(yīng)的正負樣本數(shù)n1和n2。

　?。?)計算每個特征值其所對應(yīng)的正樣本數(shù)n1與負樣本數(shù)n2的比值T，T=n1/(n2+1)。

　?。?)計算出T最大時對應(yīng)的特征值x。

　?。?)從x向左右分別搜索過渡點θ1，θ2(θ1<θ2)。即T=1時所對應(yīng)的特征值;如果沒有這樣的特征值，那么就取邊界點,這樣的兩個點就是弱分類器的兩個閾值θ1、θ2。

　　本文提出的雙閾值尋找算法極大地提高了閾值的尋找速度。雙閾值分類器替代單閾值分類器,使得分類器的精度更高。單閾值分類器其實是雙閾值的一種特殊情況，當(dāng)x分別向左右進行搜索時，如果取的是邊界,那么實際上就是減少了閾值搜索的次數(shù),也加快了訓(xùn)練過程，提高了檢測速度［8］。

　　1.3改進型Adaboost算法

　　改進后的雙閾值A(chǔ)daboost算法具體步驟如下：

　　（1）給定訓(xùn)練集：(x1,y1),…,(xn,yn)，其中yi∈{0,1}，yi=0表示xi是非人臉樣本，yi=1表示xi是人臉樣本。

　　（2）初始化樣本權(quán)重，設(shè)定第t次循環(huán)中第i個樣本的權(quán)重ωt,i，人臉樣本的初始權(quán)重為ω1,i=1/2m，非人臉樣本的起始權(quán)重為ω1,i=1/2l，其中，m是人臉正樣本集的個數(shù)，l 是人臉負樣本集的個數(shù)［9］，n 是人臉樣本的總數(shù)，滿足n=m+l。

　　（3）t=1,…,T(T為訓(xùn)練過程的最大循環(huán)次數(shù))

　?、賹?quán)重作歸一化處理，

　　②按照本文提出的雙閾值搜索算法計算雙閾值分類器的兩個閾值。訓(xùn)練中每一個特征j 的弱分類器記為hj，然后根據(jù)樣本分類情況，依照下式得出該弱分類器對應(yīng)的加權(quán)錯誤率：

　　③從所有的弱分類器中挑選分類錯誤率εt相對更小的弱分類器ht。

　?、軐颖緳?quán)重進行更新，其中βt=εt/(1－εt)，第i個樣本被準(zhǔn)確分類時，

　?。?）根據(jù)一定原則把弱分類器構(gòu)造成強分類器：

2實驗結(jié)果分析

　　通過仿真對本文提出的算法進行驗證,選擇正負樣本的HaarLike特征進行訓(xùn)練,在MITCBCL人臉訓(xùn)練庫和非人臉訓(xùn)練庫的樣本進行訓(xùn)練并驗證。仿真實驗中人臉樣本訓(xùn)練庫共有2 429個大小為19×19的人臉樣本，其中樣本的背景很豐富，比如：膚色、遮擋、姿勢、光線等等。4 548個負樣本組成了負樣本訓(xùn)練庫。本次仿真實驗所用的計算機是Inter(R) Core(TM)i32310M CPU @2.1GHz,4G安裝內(nèi)存。

　　取人臉樣本中的前2 000個作為正樣本訓(xùn)練使用，前4 000個非人臉樣本作為負樣本進行訓(xùn)練，訓(xùn)練得到強分類器，用強分類器對剩下的正負樣本分別進行測試實驗，表1給出了實驗仿真結(jié)果。

　　從表1中可發(fā)現(xiàn)，原始的Adaboost算法和改進的雙閾值A(chǔ)daboost算法在檢測率和誤檢個數(shù)方面是極為接近的。但是在分類器的構(gòu)成以及訓(xùn)練時間上改進Adaboost有明顯的優(yōu)勢，其訓(xùn)練時間較傳統(tǒng)的Adaboost算法少了近40%。利用雙閾值弱分類器線性疊加得到的強分類器質(zhì)量更高，其中弱分類器的數(shù)量更少，因此擁有更快的收斂速度，檢測速度也有所提高。

　　算法的優(yōu)勢在以上仿真中得到了驗證，但是一個好的算法對于其余的圖像庫也應(yīng)該是適用的。人臉檢測最典型的圖片測試庫就是MIT+CMU測試庫，該庫含有130幅不同背景、亮度及大小的灰度圖像，其中包含了507個不同民族、不同形態(tài)、光照及遮擋等情況的人臉。表2為測試效果對比。圖2為部分檢測效果。

3結(jié)束語

　　基于傳統(tǒng)的Adaboost算法需要大量的特征來進行訓(xùn)練，因此其需要的訓(xùn)練時間非常驚人。本文提出了一種改進型雙閾值A(chǔ)daboost算法，通過雙閾值的方法來提升弱分類器的質(zhì)量，并且用一種新的閾值選擇算法來減少由此增加的時間，以此使訓(xùn)練時間大幅度減少，也使檢測時間減少，且并沒有明顯降低檢測率。實驗結(jié)果顯示，改進后的雙閾值算法其綜合性能優(yōu)于單閾值的算法。接下來的工作是進一步改善分類器的質(zhì)量，進一步提高算法的檢測精度。

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