在人機互動和計算機視覺（Computer Vision）領域中，人臉檢測是一項基礎且關鍵的技術。無論是人臉識別、表情分析，還是 AI 換臉技術，都離不開準確的人臉檢測。今天，我們將深入探討兩種經典的人臉檢測方法：Haar 特徵級聯分類器（Haar Feature-based Cascade Classifier）和HOG 特徵與支持向量機（SVM, Support Vector Machine）的方法。

這些技術在實際應用中廣泛使用，理解它們的原理和實現，將為我們後續的計算機視覺任務提供重要的技術支持。

今日學習目標

• 深入理解 Haar 特徵級聯分類器的人臉檢測原理
• 掌握 HOG 特徵與 SVM 方法的人臉檢測技術
• 學習如何實現並應用這些人臉檢測方法，包括實踐中的細節
• 了解這些方法的優缺點、適用場景，以及如何改進和優化

人臉檢測概述

人臉檢測的定義

• 人臉檢測是指在數位圖像或視頻中自動識別並定位人臉的位置。它是後續人臉識別、表情分析、身份驗證等任務的前提。

人臉檢測的挑戰

• 多樣性（Variability）：人臉存在於不同的姿態（pose）、表情（expression）、光照（illumination）和遮擋（occlusion）情況下。
• 尺度變化（Scale Variation）：人臉在圖像中的大小可能不同，需要在不同尺度下進行檢測。
• 實時性（Real-time Requirement）：應用需要快速處理大量圖像，實現實時檢測。
• 準確性（Accuracy）：檢測結果需要高準確率，避免誤檢（false positives）和漏檢（false negatives）。

Haar特徵級聯分類器

Haar 特徵概述

Haar特徵（Haar Features）是由簡單矩形區域組成的特徵，用於捕捉圖像中的邊緣、線條和其他簡單形狀。

• 特徵類型：
  • 邊緣特徵：由兩個矩形組成，一黑一白，用於檢測圖像中亮度的突變。
  • 線條特徵：由三個矩形組成，用於檢測線條結構。
  • 四矩形特徵：由四個矩形組成，用於捕捉角點等複雜特徵。
    

圖 1：不同類型的 Haar 特徵示意圖

積分圖（Integral Image）

積分圖（Integral Image）是一種快速計算矩形區域內像素和的數據結構。

• 定義：積分圖中每個位置 $(x, y)$ 的值為原圖像中從位置 $(0, 0)$ 到 $(x, y)$ 的所有像素值之和。
• 公式：
  
• 優點：使用積分圖，可以在恆定時間內計算任意矩形區域的像素和，無論矩形的大小。

AdaBoost 算法

AdaBoost 是一種迭代的機器學習算法，用於從大量的弱分類器中構建一個強分類器。

• 弱分類器（Weak Classifier）：基於單一 Haar 特徵的簡單分類器，分類精度略高於隨機猜測。
• 強分類器（Strong Classifier）：將多個弱分類器按加權組合，形成性能優異的分類器。
• AdaBoost 訓練過程：
  1. 初始化權重：為每個訓練樣本賦予相同的初始權重。
  2. 選擇弱分類器：在當前權重分佈下，選擇能夠最小化分類誤差的弱分類器。
  3. 更新權重：增大被錯誤分類樣本的權重，減小被正確分類樣本的權重。
  4. 迭代：重複步驟 2 和 3，直到達到預定的弱分類器數量。

階層式分類器

為了提高檢測速度，**階層式分類器（Cascade Classifier）**將多個分類器按順序排列，形成一個逐級篩選的結構。

• 概念：早期階段使用少量簡單特徵，快速排除大部分非人臉區域；後期階段使用更多複雜特徵，精細判斷。
• 優點：大幅提高了檢測速度，因為大部分窗口在早期就被排除。
  
  圖2 階層式分類器的多級結構

在OpenCV中有許多預訓練模型等可以使用，但由於進度安排在這邊我們先不介紹及操作程式。

HOG 特徵與支持向量機（SVM）

HOG 特徵概述

方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradients, HOG） 是一種描述局部形狀和外觀的特徵描述子。

• 原理：利用圖像局部區域的梯度方向分佈，描述物體的外觀和形狀特徵。
• 特點：
  • 對光照不敏感：因為使用了梯度資訊，對光照變化具有一定的魯棒性。
  • 豐富的形狀描述：能夠有效捕捉物體的邊緣和輪廓信息。

HOG 特徵的計算步驟

1. 圖像預處理：
   • 灰度化：將彩色圖像轉換為灰度圖像。
   • Gamma 校正和色彩歸一化（可選）：減少光照影響。
2. 計算梯度：
   • 使用 Sobel 算子計算水平方向𝐺𝑥和垂直方向𝐺𝑦的梯度。
   • 梯度幅值：
   • 梯度方向：
3. 構建方向梯度直方圖：
   • 將圖像劃分為若干個小的 Cell（例如 8x8 像素）。
   • 在每個 Cell 中，根據每個像素的梯度方向，累計相應的梯度幅值到直方圖的對應桶（bin）中。
   • 典型的直方圖有 9 個方向（每 20 度一個 bin）。
4. 塊歸一化：
   • 將多個Cell組成一個Block（例如2x2個Cell。
   • 對Block內的直方圖進行L2 歸一化，增強對光照和對比度變化的魯棒性。
5. 組合特徵向量：
   • 將所有Block的特徵向量串聯成為最終的HOG特徵向量。

支持向量機（SVM）

支持向量機（Support Vector Machine, SVM） 是一種強大的監督式機器學習模型，用於分類和迴歸。

• 基本思想：在特徵空間中尋找一個最優超平面，將不同類別的數據點分開，並最大化類別之間的間隔（Margin）。
• 優點：
  • 高維度有效：在高維空間中仍然有效。
  • 防止過擬合：透過最大化間隔，具有良好的泛化能力。
• 核函數（Kernel Function）：
  • 線性核（Linear Kernel）：適用於線性可分的數據。
  • 多項式核（Polynomial Kernel）：適用於非線性數據。
  • 徑向基函數核（RBF Kernel）：常用於非線性分類。

HOG + SVM 的人臉檢測流程

1. 數據準備：
   • 收集大量的人臉和非人臉圖像，並進行標註。
2. 特徵提取：
   • 對每張圖像計算 HOG 特徵向量。
3. 模型訓練：
   • 使用 HOG 特徵和對應的標籤，訓練 SVM 分類器。
4. 滑動窗口檢測：
   • 在待測圖像上，使用不同尺寸的滑動窗口，逐步掃描整個圖像。
   • 對每個窗口，計算 HOG 特徵，輸入 SVM 分類器進行判斷。
5. 圖像金字塔（Image Pyramid）：
   • 為了檢測不同尺度的人臉，將圖像進行多次縮放，形成圖像金字塔。
6. 結果優化：
   • 非極大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）：消除重疊的檢測框，只保留置信度最高的框。

實踐應用與比較

選擇適合的方法

• 實時性要求高：
  • 選擇 Haar 特徵級聯分類器。
  • 適用於計算資源有限、需要快速檢測的場景，如手機應用、嵌入式設備。
• 檢測精度要求高：
  • 選擇 HOG + SVM 方法。
  • 適用於對檢測準確性要求高的場景，如安防監控、人臉識別系統。

結合深度學習的方法

• 深度學習的人臉檢測器：
  • MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）：
    • 結合人臉檢測和關鍵點定位，實現高精度檢測。
  • RetinaFace：
    • 基於 ResNet 的單階段檢測器，具有優秀的檢測性能。
  • 優勢：
    • 高精度：能夠處理姿態、表情、光照和遮擋等挑戰。
    • 端到端訓練：直接從圖像輸入到檢測結果輸出。
• 與傳統方法的比較：
  • 優勢：
    • 適應性強：深度學習模型能夠學習更豐富的特徵。
    • 可擴展性：可以在大型數據集上進行訓練，提升性能。
  • 劣勢：
    • 需要大量數據：訓練深度模型需要大量標註數據。
    • 計算資源要求高：模型較大，需要 GPU 等高性能硬件支持。

綜合應用

• 多方法融合：
  • 結合 Haar 特徵級聯分類器和深度學習模型，在不同階段進行檢測，提高效率和精度。
• 預處理與後處理：
  • 預處理：進行圖像增強、降噪，提升檢測效果。
  • 後處理：進行人臉對齊、關鍵點定位，為後續任務提供高質量輸入。
• 實際案例：
  • 在一個人臉識別系統中，首先使用 Haar 分類器快速定位人臉區域，然後使用深度學習模型精細檢測，最後進行人臉識別。

本日總結
今天我們深入學習了兩種經典的人臉檢測方法：Haar 特徵級聯分類器和 HOG 特徵與 SVM 方法。我們從理論基礎、算法原理、實現細節、優缺點等多個角度對它們進行了詳細的探討。

• Haar 特徵級聯分類器：
  • 適合實時應用，速度快，但對姿態和光照變化敏感。
  • 使用積分圖和級聯結構，提高了計算效率。
• HOG 特徵與 SVM 方法：
  • 檢測精度高，對光照和姿態變化具有穩健性（Robustness）。
  • 計算量較大，速度相對較慢。

我們還討論了如何根據具體需求選擇合適的方法，以及與深度學習方法的結合。在實際應用中，沒有單一的方法能夠滿足所有需求，結合多種技術手段，並進行合理的優化，才能實現最佳的檢測效果。

參考資源：

• 圖1 來源 机器学习之Haar特征
• 圖2 來源 OpenCV Cascade classifier 階層式分類器