摘 要

进入21世纪以来，科学技术飞速发展，特别是人工智能和信息科学技术越来越得到人们的重视，其应用领域也涉及方方面面。作为其中很重要的一个分类，身份识别的重要性和发展前景是不容小觑的。人脸检测时这当中最重要也是最基本的一个步骤，在这些年也得到了实质性的进步和发展，在日常生活和公共安全等领域都已经有了广泛的应用，同时也存在急待解决的很多问题和难处。本次设计以Python编程语言为设计基础，利用opencv机器视觉库，设计了基本的人脸检测系统。论文详细介绍了对待研究图像的预处理原理及过程、人脸检测算法的训练过程和检测过程。同时还介绍了所编写的程序的流程和算法。

基于Python的人脸检测系统主要目的是对输入系统的图像进行分析和处理，准确判断其中是否含有人脸，同时对含有人脸的图像中所有人脸的位置和数量进行较为精准的标注。本次设计利用opencv中的基于Haar特征的级联分类器haarcascade_frontalface_default设计了完整的人脸检测系统。在完成设计的基本要求以外，添加了对人脸中眉毛以及嘴角的标注功能，实现了更为完整的人脸检测。

关键词：人脸检测；Python；opencv

Abstract

Since the beginning of the 21st century, the rapid development of science and technology, especially artificial intelligence and information science and technology, has attracted more and more attention from people, and its application fields have also covered various aspects.As one of the important categories, the importance and development prospect of identity recognition should not be underestimated.Face detection as the most important of these is also one of the most basic step, over the years has been substantial progress and development, in the daily life and public security and other fields have a wide range of applications, as well as presses for solution of many problems and difficulties.This design takes Python programming language as the design basis, and USES opencv machine vision library to design a basic face detection system.This paper introduces the principle and process of image preprocessing, face detection algorithm training and detection in detail.The process and algorithm of the program are also introduced.

Face detection system based on Python main purpose is to the input system of image analysis and processing, accurate judgment whether contain among them face, at the same time that contains all the faces in face images to a more accurate location and amount of labeling.This design USES Haar feature based cascade classifier haarcascade_frontalface_default in opencv to design a complete face detection system.In addition to the basic requirements of the design, the function of marking eyebrows and corners of the mouth in the face was added to achieve a more complete face detection.

Keywords：face detection；Python；opencv

目录

第1章 绪论 1

1.1 课题研究的背景、目的和意义 1

1.2 国内外研究现状与发展水平 2

1.3 人脸检测研究难点 3

1.4 课题研究内容 4

第2章 人脸数据采集及与预处理 5

2.1 图像预处理 5

2.1.1 图像增强 5

2.1.2 图像归一化 6

2.1.3 中值滤波 7

2.2 图像的二值化 7

2.2.1 边缘检测 7

2.2.2 边界跟踪 9

第3章 人脸检测方法 10

3.2.1 Haar-like特征和积分图 12

3.2.2 Adaboost算法的训练 13

3.3.3 Cascade级联检测器 14

3.3.4 Adaboost算法检测过程 15

3.4 本设计原理 16

第4章 基于opencv的实验及结果分析 17

4.1 opencv概述 17

4.2 集成开发环境搭建 17

4.3 实验及结果记录 18

4.3.1 实验过程记录 18

4.3.2 实验结果 19

第5章 基于openmv的实验及结果分析 20

5.1 openmv概述 20

5.2 集成开发环境搭建 21

5.2.1 开发环境搭建 21

5.2.2 开发语言选择 22

5.3 实验及结果记录 23

5.3.1 实验记录 23

5.3.2 实验结果 23

第6章 其他方面的人脸检测技术 24

6.1 隐马尔可夫模型（HMM）的人脸检测 24

6.2 基于KL算法的人脸检测 26

第7章 总结 29

参考文献 30

致谢 31

附录 32

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景、目的和意义

科学技术日益飞速发展的今天，人工智能和多媒体技术在信息、安全等多个领域的应用越来越广泛，计算机科学在人机交互领域的研究有了长足的发展，人类的精确身份鉴别技术也日益受到人们的关注。精准快速的身份鉴别可以使身份认真、居民楼的安全、关键场所的实时监控和信息安全得到保障。

生物特征识别是从每个人的生理结构特点出发，从不同角度采用多种方法达到身份鉴别的一种技术。其中，人脸检测技术占据着很重要的地位，是目前多个学科领域的重点研究方向。

人脸检测（Face Detection）是对人脸进行研究的第一步也是最重要的一步，是指在对所研究系统输入图像之后，系统能对图像中是否存在人脸或者人脸的大小、位置和数目等信息作出迅速而且精确的参数化描述，是人脸识别（Face Recognition）及身份验证的关键性步骤。人脸检测技术诞生于上世纪后期，在近几十年来取得了飞跃性的进步。人的面部特征是身份识别的关键依据，除同卵双胞胎之间的差异较小外，绝大多数人类可以通过面部信息的不同实现身份识别。同时，与其他生物识别技术相比，人脸检测的实现要简单且快捷得多，同时也是较为友好的人机交互方式。因此人脸检测技术在个人身份检测中至关重要。但由于早期人脸检测技术局限在某些较为简单或者人脸易于识别的图像上，对于自动身份验证系统的要求难以满足。近年来，人脸检测技术开始向着更复杂的环境下的精确识别而发展。实际上，人脸检测技术已经应用在了特征检索系统、认证系统和门禁系统等多个方面，在公安机关嫌疑人搜索、交管部门实时监控、银行账户安全系统等许多领域有广泛的应用^[1]。大致有这几个方面：

1. 企事业单位及商业保密为主的商业人脸检测；
2. 刑事案件调查、安全保护、为主的低分辨率尺度多样的军用警用人脸检测；
3. 大规模联网布控的多角度多背景的安防人脸检测
4. 互联网社交娱乐的一般人脸检测。

由于该过程需要一系列图像特征数据、复杂的计算，以及较大的存储空间和较高的处理能力，目前大多数人脸检测只能通过高性能的PC来实现，以至于限制了这个过程的可移植性和移动性。除了应用于身份鉴别和人脸识别技术当中，在数据分析等研究领域人脸检测技术也占有一席之地。下图为使用“face detection”为关键词在SCI数据库中检索出的历年文献数据的分析结果，可以看出，人脸检测研究涉及各学科领域和不同方向。

图1.1人脸检测研究热度

尽管正面人脸检测在国际上可用的数据库中已经达到了很高的识别精度，但在五种恶劣的环境下的人脸识别仍然是一个具有挑战性的问题，因为在实际应用场景中目标人脸图像存在多种变化。例如：有姿势变化引起的单个人内部的差异甚至可能比不同人之间的差异更大。因此面部表情以及身体姿势的复杂变化被认为是人脸检测研究中的一个突出的待解决问题。目前已经提出了多种基于3D面部图像、2D面部图像和3D 2D图像的人脸识别方法，从不同角度解决姿势和表情变化对检测系统正确率的影响，但都存在各种各样的问题，尚未彻底解决^[2]。另外，人脸检测在夜间环境下，在不受控制的条件下以及当对象远离相机时的正常工作时一个非常具有挑战性的研究领域。在这种情况下，由于各种因素，包括低照度、可变的隔离距离等都会使得图像的质量下降。

可以实现人脸检测的计算机编程语言有很多种，Python是其中一种很强大的工具，有自己独特的优势。同时，其本身拥有的巨大而广泛的标准库使得人脸检测的实现更捡方便快捷。

本次研究的目的及内容是在Python开发环境下搭建人脸检测系统，基本要求是快速而且准确地实现人脸检测，对图像中的人脸作出标注，并尝试给出精确的参数值。

1.2 国内外研究现状与发展水平

人脸的精准检测是人脸识别的先决条件，只有在确定了图像中人脸的参数之后才有可能对其进行下一步的研究，达到身份识别的目的。自20世纪60年代早期，人工智能和信息技术的兴起催生了对人脸识别的研究。早期方法简便易行，主要是利用人脸的几何特征进行识别，但是遗漏了人脸的大部分关键信息，识别结果不准确。直到20世纪90年代后期，迅速发展的计算机信息技术大大激发了专家学者的创造性和创新能力，也给学者们带来了更多更好的人脸识别研究方法，如主元素分析法，完全基于3D图像的识别方法和弹性图匹配等方法。同时，各种新兴理论学科的逐渐成熟也开始从不同角度应用于人脸识别技术的研究中，使得人脸识别技术迅速发展。下图为人脸识别的应用框架。

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