人脸检测中的NMS算法，到底怎么用？

大家好，我是陆砚码。今天我们来聊聊人脸检测中常用的一个算法——非极大值抑制（NMS）。这个算法在边缘检测、目标检测等领域都有广泛应用。接下来，我们就以人脸检测为例，来深入了解一下NMS的工作原理，并看看如何在Matlab和C++中实现它。

人脸检测的一些概念

• 分类器：人脸检测器的核心，用于判断给定图片是否为人脸。
• 检测器：通过在原始图像上生成多个窗口，并resize到固定尺寸，然后送分类器判断，从而实现检测。

由于滑动窗口的存在，同一个人可能被检测出多个框。我们的目标就是通过NMS算法，只保留一个最优的框。

NMS算法原理

NMS算法的核心是一个迭代-遍历-消除的过程：

1. 将所有框的得分排序，选中最高分及其对应的框。
2. 遍历其余的框，如果与当前最高分框的重叠面积（IOU）大于一定阈值，则删除该框。
3. 从未处理的框中继续选一个得分最高的，重复上述过程。

Matlab示例代码

%% NMS:non maximum suppression
function pick = nms(boxes,threshold,type)
% boxes: m x 5,表示有m个框，5列分别是[x1 y1 x2 y2 score]
% threshold: IOU阈值
% type：IOU阈值的定义类型

    % 输入为空，则直接返回
    if isempty(boxes)
      pick = [];
      return;
    end

    % 依次取出左上角和右下角坐标以及分类器得分(置信度)
    x1 = boxes(:,1);
    y1 = boxes(:,2);
    x2 = boxes(:,3);
    y2 = boxes(:,4);
    s = boxes(:,5);

    % 计算每一个框的面积
    area = (x2-x1+1) .* (y2-y1+1);

    %将得分升序排列
    [vals, I] = sort(s);

    %初始化
    pick = s*0;
    counter = 1;

    % 循环直至所有框处理完成
    while ~isempty(I)
        last = length(I); %当前剩余框的数量
        i = I(last);%选中最后一个，即得分最高的框
        pick(counter) = i;
        counter = counter + 1;  

        %计算相交面积
        xx1 = max(x1(i), x1(I(1:last-1)));
        yy1 = max(y1(i), y1(I(1:last-1)));
        xx2 = min(x2(i), x2(I(1:last-1)));
        yy2 = min(y2(i), y2(I(1:last-1)));  
        w = max(0.0, xx2-xx1+1);
        h = max(0.0, yy2-yy1+1); 
        inter = w.*h;

        %不同定义下的IOU
        if strcmp(type,'Min')
            %重叠面积与最小框面积的比值
            o = inter ./ min(area(i),area(I(1:last-1)));
        else
            %交集/并集
            o = inter ./ (area(i) + area(I(1:last-1)) - inter);
        end

        %保留所有重叠面积小于阈值的框，留作下次处理
        I = I(find(o<=threshold));
    end
    pick = pick(1:(counter-1));
end

小结与拓展

NMS算法是一种简单而有效的目标检测方法，通过迭代消除冗余框，提高检测的准确性。除了人脸检测，NMS算法还可以应用于其他目标检测任务，如物体检测、行人检测等。

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我是陆砚码，我们下期再见！