实时抗干扰的人脸检测方法

提出了一种针对实时视频流的稳定的人脸检测方法。在系统前端,结合金字塔结构、积分图和肤色覆盖率获取候选区域;级联分类器能有效检测人脸,通过改进连续型AdaBoost算法中平滑因子ε的选取方法,在加快收敛速度的同时避免过学习,合理的样本分布和弱分类器权重保证了低误检率和鲁棒性,GPU并行计算技术显著地加速了训练速度;在后端,卡尔曼滤波器用于预测和去噪,跟踪和检测结合的策略能加快处理速度。实验结果表明,该方法可以实时准确地检测人脸,能有效克服来自环境因素、姿态、表情以及遮挡的各种干扰。