李思琳，邵玉斌

(昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院，昆明 650051)

人臉檢測(cè)是指給定一幅圖像，然后判斷其中是否存在人臉，如果有人臉存在，則返回其位置坐標(biāo)和大小［1-6］。在 Viola［4］提出基于 Boosting 的快速人臉檢測(cè)系統(tǒng)后，許多學(xué)者對(duì)基于Boosting的算法提出了改進(jìn)。目前，另一種得到廣泛應(yīng)用的學(xué)習(xí)算法是AdaBoost。該算法的基本思想是:只要找到比隨機(jī)猜測(cè)略好的弱學(xué)習(xí)算法，就可以通過(guò)一定的方式構(gòu)造出任意精度的強(qiáng)學(xué)習(xí)算法。Ada-Boost算法能夠集成多個(gè)弱分類器而成為一個(gè)強(qiáng)分類器。文獻(xiàn)［2］指出，AdaBoost算法集成有限數(shù)量的弱分類器個(gè)不利于AdaBoost算法的分類精度進(jìn)一步改善。文獻(xiàn)［3］指出AdaBoost算法在理論上是可以集成無(wú)窮多個(gè)弱分類器。文獻(xiàn)［4］提出可用支持向量機(jī)的方法實(shí)現(xiàn)無(wú)窮維AdaBoost算法，即需要建立一個(gè)新的支持向量機(jī)核函數(shù)，使此核函數(shù)集成無(wú)窮多個(gè)AdaBoost算法弱分類器，并用于電路故障檢測(cè)。本文在該算法的基礎(chǔ)上，將其方法用于人臉檢測(cè)，在很大程度上提高了檢測(cè)精度，分類結(jié)果優(yōu)于一般的AdaBoost算法。

1 AdaBoost算法

AdaBoost算法是一種基于弱分類器的分類算法。該算法根據(jù)分類結(jié)果來(lái)調(diào)整分類樣本的權(quán)值，具體為降低正確分類樣本的權(quán)值，增加錯(cuò)誤分類樣本的權(quán)值，以便在下一輪訓(xùn)練過(guò)程中，把主要精力放在前一次分類錯(cuò)誤的樣本上，最后挑選更新權(quán)值后樣本分類錯(cuò)誤最小的弱分類器，并把得到的弱分類器進(jìn)行線性組合，最終形成強(qiáng)分類器［5-6］。

給定一個(gè)訓(xùn)練集(xi，yi)，…，(xL，yL)，其中:xi是輸入的訓(xùn)練樣本;yi是分類類別標(biāo)志，yi∈(1，0)表示真假樣本。初始化過(guò)程中，對(duì)所有參加訓(xùn)練的樣本賦予相同的一個(gè)權(quán)值，再用Ada-Boost算法對(duì)參加訓(xùn)練的所有樣本進(jìn)行T輪訓(xùn)練。每一輪訓(xùn)練后，都要從很多個(gè)分類器中選擇誤差最小的那個(gè)作為一個(gè)弱分類器hi。在確定好所有的弱分類器后，再將它們進(jìn)行線性組合，構(gòu)成最終的強(qiáng)分類器［7］。當(dāng)T個(gè)弱分類器集成時(shí)，AdaBoost分類器判別式如式(1)所示［8］。

其中:hi(x)為弱分類器;ωi為弱分類器對(duì)應(yīng)的權(quán)值;f(x)為最終強(qiáng)分類器?？梢詫daBoost算法看作樣本映射到高維特征空間，在該高維空間求一個(gè)超平面，然后將2類樣本分開(kāi)，且使2種樣本間的間隔達(dá)到最大，如圖1所示。

圖1 AdaBoost算法分類超平面

那么，若要使2種樣本間隔最大，即轉(zhuǎn)換為求式(2)的最大值問(wèn)題。

其中:yi(ωTxi+b)≥1;i=1，2，…，N;‖ω‖1=式(2)的優(yōu)化問(wèn)題可轉(zhuǎn)化為求

當(dāng)弱分類器數(shù)量趨于無(wú)窮多個(gè)，即T→∞時(shí)，式(1)可以寫成式(3)的形式，這樣AdaBoost算法就集成了無(wú)窮個(gè)弱分類器。

2 支持向量機(jī)

SVM的基本思想是［15-19］:在二維2類線性可分情況下，會(huì)有許多線性分類器將這組數(shù)據(jù)分開(kāi)，但只存在1個(gè)使該2類的分類間隔最大的分類器，那么這個(gè)分類器就是最優(yōu)分類超平面。wTx+b=0，x∈Rd，它對(duì)任意樣本點(diǎn)都滿足［9-10］:

這樣，任意樣本點(diǎn)到分類超平面的距離為margin=2/‖ω‖，因此使margin最大的超平面就是最優(yōu)分類超平面。要使分類間隔2/‖ω‖最大，就意味著2/‖ω‖最小，且為非零值，。即只有支持向量影響最終的劃分結(jié)果。

若訓(xùn)練樣本為非線性可分，可以通過(guò)非線性函數(shù)φ(x)將訓(xùn)練樣本集x映射到一個(gè)高維線性特征空間中，在這個(gè)空間中構(gòu)造最優(yōu)分類超平面，而這個(gè)超平面的維數(shù)可能是無(wú)窮大的［11］。在非線性情況下，分類超平面為ω×φ(x)+b=0。

最優(yōu)分類面問(wèn)題可描述為

其中:ξ為線性不可分問(wèn)題的松弛變量;C為懲罰參數(shù)，使得

進(jìn)而可得到其對(duì)偶形式為

最后

式(8)中的 K(xi，xj)=φ(xi)φ(xj)為核函數(shù)。

3 基于SVM的無(wú)窮維AdaBoost算法

從以上分析可以看出，支持向量機(jī)和AdaBoost算法之間是有很大聯(lián)系的?？梢愿鶕?jù)這種關(guān)系，用支持向量機(jī)的方法實(shí)現(xiàn)無(wú)窮多個(gè)弱分類器的Ada-Boost算法。而要實(shí)現(xiàn)這設(shè)想，工作重點(diǎn)是要重新建立一個(gè)新的核函數(shù)，而且該核函數(shù)可以集成無(wú)窮多個(gè) AdaBoost算法弱分類器［4］。

3.1 核函數(shù)

若弱分類器組為 S= {hα:α∈C［a，b ］}，則支持向量機(jī)核函數(shù)定義為

其中:φx(α)=r(α)hα(x);α 是弱分類器 hα的參數(shù);r為實(shí)數(shù)。

把定義的新核函數(shù)代入支持向量機(jī)優(yōu)化算式和分類器算式，則支持向量機(jī)的優(yōu)化算式可寫為

其中 ξi≥0，i=1，2，…，m。

支持向量機(jī)的分類表達(dá)式寫為

α∈C［a，b］，當(dāng)α取不同值時(shí)，會(huì)產(chǎn)生不同的弱分類器 hα(x)，同時(shí) α 在空間 C［a，b］內(nèi)連續(xù)，所以 α 可以取無(wú)窮多個(gè)值，因此式(9)核函數(shù)可以集成無(wú)窮多個(gè)AdaBoost算法弱分類器。

3.2 算法具體步驟

基于無(wú)窮維AdaBoost算法大部分步驟可通過(guò)SVM的方法實(shí)現(xiàn)，其具體步驟如下:

1)輸入一個(gè)訓(xùn)練樣本集(xi，yi)，i=1，2，…，N和一個(gè)弱分類器組H。

2)根據(jù)定義，建立一個(gè)支持向量機(jī)的新的核函數(shù)，并且賦給r一個(gè)常數(shù)，此核函數(shù)集成無(wú)窮個(gè)AdaBoost算法弱分類器。

3)選擇支持向量機(jī)參數(shù)C。

4)將第2)步得到的支持向量機(jī)核函數(shù)代入支持向量機(jī)計(jì)算式，計(jì)算出a和b。

5)輸出判別式

4 該算法應(yīng)用于人臉檢測(cè)

本研究采用的訓(xùn)練樣本集是從MIT CBCL數(shù)據(jù)庫(kù)中選取的?？紤]到大量的樣本將占用很多內(nèi)存空間，所以本文只選用了庫(kù)中的1 000幅人臉圖像，2 000幅非人臉圖像。但MIT CBCL數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉都是白種人臉圖像，所以又采集了500幅黃種人臉圖像，并將其標(biāo)準(zhǔn)化為19×19的尺寸。因此人臉圖像共1 500幅，非人臉圖像共2 000幅。本實(shí)驗(yàn)的測(cè)試環(huán)境為p4 2.80 GHz CPU，1G內(nèi)存，操作系統(tǒng)為Windows XP，在Matlab 7.0的平臺(tái)上編程實(shí)現(xiàn)。表1、圖2列出了基于本文提出的算法與現(xiàn)有算法在MIT+CMU人臉庫(kù)的檢測(cè)結(jié)果比較，可以看出本文的算法較AdaBoost算法在精度上要高一些。

表1 本文算法與傳統(tǒng)算法的對(duì)比

圖2 人臉檢測(cè)結(jié)果ROC曲線

圖3中所有的人臉總共為11個(gè)，實(shí)際被檢測(cè)出為人臉的總共有10個(gè)。有1個(gè)人臉被漏檢，原因是漏檢的人是側(cè)面的，而本次實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練集都是正面的人臉。

可以看出本文的算法對(duì)于側(cè)面的人臉檢測(cè)情況不適用，但同時(shí)可以看出，對(duì)于微微低頭的人臉、小角度旋轉(zhuǎn)的人臉、戴眼鏡的人臉以及微笑的人臉采用本文算法都能被檢測(cè)出來(lái)?？梢?jiàn)，本文算法除精度高以外，魯棒性也得到了很大提升。

圖3 檢測(cè)結(jié)果

5 結(jié)束語(yǔ)

利用支持向量機(jī)的方法實(shí)現(xiàn)無(wú)窮維AdaBoost算法，即建立了一個(gè)新的支持向量機(jī)核函數(shù)，使此核函數(shù)集成無(wú)窮多個(gè)AdaBoost算法弱分類器，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的檢測(cè)。該算法在很大程度上提高了檢測(cè)精度和魯棒性，分類結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的Adaboost算法。

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