OpenCV 人脸检测级联分类器解读

1.基本概念
opencv中的人脸检测使用基于Harr的级联分类和基于LBP的级联分类。
Harr是在2001年，由Viola和Jones等人提出的，它的脸部检测的基本思想是：对于面部正面的大部分区域而言，会有眼睛所在的区域比前额和脸颊更暗，嘴巴应该比脸颊更暗等情况。和这样类似的比较大约有20个，通过这样的比较决定该区域是否为人脸。
LBP是在2006年由Ahonen等人提出的，相比于Harr，LBP有更快的速度。通过比较想读亮度直方图来确定是否为人脸。但是对于稳定性，LBP要弱于前者。
Opencv自带训练好的人脸检测模型，存储在sources/data/haarcascades文件夹和sources/data/lbpcascades文件夹下。其中几个.xml文件如下：
人脸检测器（默认）：haarcascade_frontalface_default.xml
人脸检测器（快速Harr）：haarcascade_frontalface_alt2.xml
人脸检测器（侧视）：haarcascade_profileface.xml
眼部检测器（左眼）：haarcascade_lefteye_2splits.xml
眼部检测器（右眼）：haarcascade_righteye_2splits.xml
嘴部检测器：haarcascade_mcs_mouth.xml
鼻子检测器：haarcascade_mcs_nose.xml
身体检测器：haarcascade_fullbody.xml
人脸检测器（快速LBP）：lbpcascade_frontalface.xml

2.如何使用

2.1 加载一个检测器：应用CascadeClassifier并实例化，写入文件路径并加载。

CascadeClassifier face_cascade;
String face_cascade_name = "C:\\Program Files\\OpenCV2.4.11\\opencv\\sources\\data\\lbpcascades\\lbpcascade_frontalface.xml";  
face_cascade.load( face_cascade_name );

2.2 图像预处理：灰度变换，收缩尺寸和直方图均衡化

cvtColor( frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY );
const int DETECTION_WIDTH = 320;
Mat smallImg;
float scale = frame_gray.cols/(float)DETECTION_WIDTH;
if (frame_gray.cols>DETECTION_WIDTH)
{
    int scaledHeight = cvRound(frame_gray.rows/scale);
    resize(frame_gray,smallImg.size(DETECTION_WIDTH,scaledHeight));
}
else
{
    smallImg = frame_gray;
}
Mat equalizedImg;
equalizeHist( smallImg , equalizedImg);

2.3人脸检测

std::vector faces;
face_cascade.detectMultiScale( equalizedImg, faces, 1.1, 2, 0, Size(80, 80) );

此时检测结果保存在faces这个vector容器中。

3.几个使用技巧
3.1 在加载检测器时通常由于路径问题容易产生错误，最好有一个提醒或异常捕获机制。

    face_cascade.load( face_cascade_name );
    if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) )
    { printf("--(!)Error loading\n"); return -1; };

或者

    try {   
        face_cascade.load( face_cascade_name );
    } catch (cv::Exception &e) {}
    if ( face_cascade_name.empty() ) {
        printf("--(!)Error loading\n"); return -1; 
        exit(1);
    }

3.2根据情况设置参数
detectMultiScale函数原型如下：

 CV_WRAP virtual void detectMultiScale( const Mat& image,
                      CV_OUT vector& objects,
                      double scaleFactor=1.1,
                      int minNeighbors=3, int flags=0,
                      Size minSize=Size(),
                      Size maxSize=Size() );

其中：
minSize=Size()和maxSize=Size()： 决定了检测到的最小和最大的人脸大小，如果图片中人脸距离相机较远，把minSize参数设置为=Size(20,20)
scaleFactor：参数决定由多少不同大小的人脸要搜索，通常为1.1
minNeighbors： 决定着人脸检测器如何确定人脸已经被找到，默认值是3，如果改为4的话，将会使检测的正确率增加，但是漏检率也可能增加，可以理解为参数越大，判断的条件越苛刻。
flags：是否要检测所有人脸。