「Computer Vision」Note on Viola-Jones Face Detector

Sina Weibo：小锋子Shawn
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Haar-Like features + AdaBoost classifer

0 摘要

贡献：1、提出积分图（Integral Image）这一图像表征，其计算非常快速；2、使用AdaBoost学习算法构建分类器；3、采用级联（cascade）结合两/多个分类器。
性能：与基于范例法（高斯混合模型），基于神经网络法、基于支持向量机法、基于统计法和基于SNoW法可比。

1 介绍

详细介绍了上述3点贡献。

1.1 概述

2 特征

使用特征的两点动机：1、特征可以编码领域知识（domain knowledge）；2、基于特征的系统比基于像素的系统，计算更快。
使用了3种特征：1、双矩形特征（two-rectangle feature），其值为两矩形区域内像素值总和的差，如图1中的A和B图所示，白色减去灰色；2、三矩形特征，类似双矩形，如图1中的C图所示，白色减去灰色；3、四矩形特征，类似双矩形，如图1中的D图所示，白色减去灰色。

图 1

2.1 积分图（Integral Image）

解释了如何借助积分图快速计算上面的3种特征。

2.2 特征讨论

讨论了矩形特征和steerable filters，以及图像金字塔。

3 学习分类函数

3.1 学习讨论

3.2 学习结果

4 注意力级联

4.1 训练分类器级联体

4.2 简单实验

4.3 检测级联体讨论

5 结果

5.1 训练集

5.2 检测级联体的结构

5.3 检测器速度

5.4 图像处理

5.5 扫描检测器

5.6 多检测器整合

5.7 现实测试集的实验

6 结论

1、minimize computation time and achieve high detection accuracy
2、可迁移到行人、车辆检测

[1] Robust Real-time Face Detection IJCV 2004 [paper]