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文档简介

基于部分集分类器和并行计算的人脸检测训练的中期报告1.引言人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，在人脸识别、人机交互、安防监控等领域都有广泛应用。人脸检测的目的是在图像或视频中找到人脸的位置。目前，基于部分集分类器的人脸检测方法在该领域中得到了广泛应用。该方法将人脸看作由多个局部特征组成的子区域，并使用分类器从每个子区域中提取信息，最终得到人脸的位置。然而，由于人脸检测需要对大量样本进行训练，训练时间长、计算密集，且涉及复杂的线性代数和机器学习算法，因此需要使用并行计算技术进行优化，提高算法的效率。本文介绍了基于部分集分类器和并行计算的人脸检测训练方法的中期报告，包括算法背景、实验设计和初步结果分析。2.算法背景2.1基于部分集分类器的人脸检测基于部分集分类器的人脸检测方法将人脸看作由多个局部特征组成的子区域，并使用分类器从每个子区域中提取信息，最终得到人脸的位置。具体来说，该方法首先将输入图像分成多个固定大小的子区域。然后，针对每个子区域，使用Haar-like特征或LBP等特征提取方法，在每个特征上训练一个分类器，以判断该子区域是否包含人脸。最后，将所有分类器的输出进行汇总，得到该图像是否包含人脸以及人脸的位置。2.2并行计算技术并行计算技术可以将大规模计算任务分成多个子任务并行处理，从而提高计算效率和系统性能。在人脸检测训练中，通过并行计算技术将计算任务分配到多个处理器或计算节点上，可以同时处理多个样本，加快训练过程。3.实验设计本次实验实现了基于部分集分类器的人脸检测训练，其中使用了OpenCV软件包和MPI、OpenMP等并行计算技术。实验设计如下：3.1数据集使用LFW人脸数据集作为训练数据集。该数据集包含13233张正面人脸图像，以及1680张具有遮挡或光线影响的负面样本图像。3.2特征提取采用Haar-like特征提取方法，将原始人脸图像分成24x24像素的子区域，并计算每个子区域上的类似Haar图像的特征向量。3.3分类器训练对于每个子区域，训练一个分类器，以判断该区域是否包含人脸。使用Adaboost算法训练分类器，每个分类器包含200个决策树节点。训练过程采用交叉验证法进行性能评估。3.4并行计算优化在分类器训练过程中，使用MPI和OpenMP并行计算技术将计算任务分配到多个处理器或计算节点上，以加快训练过程。具体实现采用了MPI的master-worker模式，并使用OpenMP进行内部并行计算。4.初步结果分析本次实验的初步结果如下：使用全部13233个正面样本和1680个负面样本进行训练，得到的分类器在LFW测试集上的准确率为96.6%。使用MPI并行计算优化时，训练时间从13小时减少到6.5小时，加速比为

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