人脸检测系统

资 源 简 介

人脸检测系统

详 情 说 明

人脸检测系统是机器视觉中的核心应用，其关键技术包含特征提取和分类识别两个阶段。文中实现的系统采用Gabor滤波器与神经网络结合的方案，具有以下技术特点：

在特征提取环节，系统使用Gabor小波变换处理图像。这种滤波器能模拟人类视觉皮层对方向、尺度的敏感性，通过多方向、多尺度的卷积核组提取纹理特征，尤其适合捕捉人脸的关键局部特征（如五官边缘）。相比传统HOG或LBP特征，Gabor特征对光照变化和微小形变具有更强鲁棒性。

神经网络作为分类器接收Gabor特征输入，通常采用多层感知机结构。隐含层通过非线性激活函数学习特征的高阶组合关系，输出层使用Softmax实现多分类。系统训练时需要注意两个关键点：一是Gabor特征维度较高，需配合PCA降维防止过拟合；二是采用数据增强策略（如镜像、旋转）提升模型泛化能力。

该方案的创新性在于结合了传统图像处理与深度学习的优势。Gabor滤波器作为先验知识引导特征提取方向，相比纯端到端的CNN方案，在训练数据较少时表现更稳定。实际部署时可针对不同场景调整Gabor参数组，或结合MTCNN等检测算法构建完整的人脸识别流水线。