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近几年的研究和实践,发现基于图像的方法要优于基于特征的方法,目前的主流系统基本都是采用的基于图像的方法.但是,基于图像的方法也有着一些无法避免的缺陷：（1）基于图像的方法需要大数据集的支持,而高质量大数据集的获得一般是非常耗费时间和精力的.这就为此类方法的实现增加了难度,使其不能像基于特征的方法一样可以快速实现.
（2）在某些基于图像的方法中,噪声数据会大大影响系统的性能.
3.1神经网络方法
神经网络是一种十分有效的模式识别方式.可以利用高质量的人脸数据集训练一组神经网络模型（分类器）,达到人脸检测的目的.
Rowley[9]等提出了具有旋转不变性的基于神经网络的人脸检测方法,该方法使用了多个神经网络检测多姿态下的人脸,流程如下：
（1）定位和姿态估计.采用穷举的方式找到所有可能的人脸区域并估计人脸姿态,然后根据倾斜角度尽可能将旋转人脸变换为正面人脸.
（2）预处理.减少光照等外界因素对输入图像的干扰.
（3）检测.对（1）中得到的人脸候选区域进行检测,判定是否为人脸区域.
（4）仲裁.利用多个不同结构、不同训练策略的神经网络对（3）产生的结果进行验证,减少误报率.
3.2基于Adaboost的方法
Viola和Jones提出了基于Adaboost的人脸检测方法.该方法的核心思路是利用穷举的方式去寻找人脸图像区别于非人脸图像的Haar-Like特征（图3）,再利用级联（Cascade）（图4）的方式去提高检测率.
该方法可以大致分为以下三个部分：
（1）使用Haar-like特征表示人脸,使用“积分图”实现特征数值的快速计算；
（2）使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器）,按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器；
（3）将训练得到的
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该方法中,最终得到的级联分类器是一种由粗到细的结构,级联中的每一层都经过阈值调整,使得每一层都尽可能在保证一定正确率的情况下让更多的人脸样本通过测试.这样,靠前的层拒绝了大部分非人脸样本,而且,由于前面层使用的Haar-Like特征比较少,所以计算起来比较快.后面的层虽然需要判定特征较多,但是由于前面的层拒绝了大部分窗口,所以在后面的层中也不会有过多的计算.
该方法在训练阶段的训练时间由数据集的样本数量以及样本分辨率决定,一般情况下训练时间都较长.但是,在检测阶段,由于待测试图像只有有限的几幅,所以检测速度会非常快,是一种效率很高的人脸检测方法.
Lienhart和Maydt随后又在此基础上扩充了Haar-Like特征的数量,使得Adaboost人脸检测方法的正确率又有了较大的提升.
4总结
本文从基于特征和基于图像两个大方向介绍了主流的人脸检测方法.基于特征的方法一般比较直观易懂,易于实现,但是有很大的局限性；基于图像的方法以统计学理论作为基础,需要高质量的训练集,不便于实现,但是相对于基于特征的方法有着更好的鲁棒性和普适性.
就目前的情况看来,人脸检测依然是一个十分具有挑战性的课题,目前尚没有一种方法可以应对所有的自然情况.预计人脸检测的发展方向会集中在如下几个方面：
（1）自然噪声（光照不均等）对人脸检测的精度有着极大的抑制作用,所以,利用红外线等非常规方式采集的数据作为数据源会对人脸检测的精度产生积极作用.
（2）新方法、新工具的提出可以为人脸检测课题提供新的思路.
（3）将现存的方法进行有机结合,提高检测精度.
参考文献
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