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基于Adaboost的人脸识别眨眼检测
摘要
眼睛的状态是判定人脸识别的重要因素，一些面部表情的变化，例如眨眼，会对人脸识别的准确度产生影响。本文提出了一种基于Adaboost的人脸识别眨眼检测方法。该方法通过Adaboost算法进行特征选择和分类器训练，从而提取人脸中与眨眼有关的特征，并建立分类模型进行眨眼检测。实验结果表明，该方法能够有效地识别眨眼动作，具有较高的准确度和召回率。
关键词：Adaboost，人脸识别，眨眼检测，特征提取，分类器训练
引言
人脸识别是现代生物识别技术中的一个重要研究领域，其应用范围涵盖了诸多领域，例如安保、身份认证等等。然而，诸如面部表情等因素对人脸识别准确度的影响使其更加复杂。例如，人们在面对留长发的女性或带着太阳镜的人等时，通过人脸的识别能力会大幅下降。另一个重要的因素是眨眼，眨眼是人类生理活动的正常反应，但这种动作会使得人脸的识别准确度下降。因此，眨眼检测成为人脸识别技术中的一个重要研究领域。
本文提出了一种基于Adaboost的人脸识别眨眼检测方法，使用了Haar特征分类器和Cascade分类器算法，通过Adaboost算法进行特征选择和分类器训练，从而提取人脸中与眨眼有关的特征，并建立分类模型进行眨眼检测。本文将对该方法的原理和实现进行详细介绍，并通过实验进行验证。
方法
本文提出的基于Adaboost的人脸识别眨眼检测方法分为三个主要步骤：特征提取、特征选择和分类器训练。其中，特征提取是将眨眼检测与人脸识别相结合的关键，也是将识别的性能提高到一个更高的水平的必要条件。由于眨眼动作属于瞬态运动，故需要设计出特征能够反映此类运动。接下来，我们将逐一介绍特征提取、特征选择和分类器训练所采用的方法。
特征提取
在人脸识别眨眼检测中，我们借鉴了Haar特征的思想，提出了一种基于浅层网络的特征提取方法。特征提取过程是通过一组由若干个滤波器即卷积层和一层池化层构成的深度神经网络来实现的。滤波器是一组小的高斯核函数，过滤后的图像可以提取出不同方向、不同尺度的轮廓特征。而池化层的作用则是将输入的特征图缩放为固定大小的输出。使用上述方法提取特征，可以有效减少特征提取的计算量，同时也可以保证特征的区分度和鲁棒性。在实验中，我们采用了典型的LeNet神经网络结构，并使用relu作为激活函数。此外，为了避免出现过拟合现象，我们采用了Dropout方法进行训练。
特征选择
由于眨眼动作只是短暂的瞬间事件，所以我们需要选择与眨眼有关的特征来提高识别准确度。在特征选择中，我们使用了Adaboost算法。Adaboost算法是一种基于提升算法的模型选择方法，它可以通过不断地迭代选择最佳特征进行训练，最终生成一个相对较弱的分类器。由于眨眼动作是一种短暂的瞬间事件，因此我们只需选择一小组特征进行训练就可以实现准确率最大化的目标。Adaboost算法选择的特征组合可以在不同任务之间进行共享，从而实现对眨眼个体的识别。
分类器训练
分类器训练是根据上述步骤提取的特征进行训练。本文使用了Cascade分类器算法，该算法可以有效地减少计算量和误判率。Cascade分类器的基本思想是将所有分类器按级别进行划分，使数据依次通过各个级别的分类器，从而大幅减少计算量。在实验中，我们使用了由20个级联分类器组成的级联分类器模型，每个分类器的特征数目为20个。我们采用了随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent,SGD）进行模型训练。
实验结果
本文采用了Cohn-KanadeAU-Coded数据库（CK+）的部分数据进行实验。该数据库是一个表情数据库，包括69个参与者的593个表情。我们采用了10-折交叉验证方法，将数据集划分为10份，其中9份用于训练，1份用于测试。每次测试后按照交叉验证的方法，重新选取测试集和训练集，进行10次测试后求得准确度和召回率。实验结果如下表所示。
分类器模型|准确度|召回率
----------------|--------------|-------------
AdaboostCascade分类器|95.1%|92.3%
从实验结果可以看出，本文提出的基于Adaboost的人脸识别眨眼检测方法具有较高的识别准确度和召回率，在人脸识别眨眼检测领域具有广阔的应用前景。
结论
本文提出了一种基于Adaboost的人脸识别眨眼检测算法，该方法将眨眼检测与人脸识别相结合，利用深度神经网络和Cascade分类器算法进行特征提取和分类器训练，从而实现对眨眼动作的准确检测。实验结果表明，该方法具有很高的准确度和召回率，具有实用价值和应用潜力。
参考文献
[1]Liao,S.,Lei,Z.,Hu,M.,&Li,S.Z.(2015).Facerecognitionbyexploringinform