基于模板匹配与支持矢量机的人脸检测

人脸检测是人脸识别与基于内容的图像及视频检索的一项重要任务。由于非人脸样本相对于人脸样本的多样性和复杂性，使得人脸模式分类器的训练十分困难。该文提出了一种将模板匹配与支持矢量机（SVM）相结合的人脸检测算法。算法首先使用双眼－人脸模板对进行粗筛选，然后使用SVM分类器进行分类。在模板匹配限定的子空间内采用“自举”方法收集“非人脸”样本训练SVM，有效地降低了训练的难度，实验结果的对比数据表明，该算法是十分有效的。     

人脸的性别分类

人脸的性别分类是指根据人脸的图像判别其性别的模式识别问题．系统地研究了不同的特征提取方法和分类方法在性别分类问题上的性能，其中包括主分量分析(PCA)、Fishel线性鉴别分析(FLD)、最佳特征提取、Adaboost算法、支持向量机(SVM)．给出了在9姿态人脸库、FERET人脸库和一个网络图片人脸库上的对比实验结果．实验表明人脸中的性别信息集中存在于某个子空间中，因此，在分类前对样本进行适当的压缩降维不但不会明显降低分类器的性能，而且可以大大减少分类的时间开销．最后介绍了将性别分类器与自动人脸检测和特征提取平台集成起来的基于人脸图像的性别判别系统．     

人脸检测与检索

研究了将人脸作为一种特殊的图像内容进行检索的问题；采用基于Adaboost统计学习方法的层叠分类器检测人脸，再用非线性SVM分类器验证人脸；实现了在大规模的复杂背景图片集合中高速准确的人脸定位；为了将找到的人脸规范化，借鉴直接表观模型(direct appearance model)，提出了一种新的特征检测和人脸校正方法．该方法基于对大量数据的统计学习过程，具有良好的扩展性和稳定性；在此基础上．采用SVM分类器实现了人脸检索；最后，通过实验说明了整个方法的有效性．