(1)初始化训练数据的权值分布,让其服从均匀分布。 (2)学习具有权值分布的训练数据集Dm (m= 1…M),得到基本的分类器 。计算 在训练数据集上的分类误差率。 也就是分类错误样本的个数。(因为开始服从均匀分布)。 (3)计算 的系数,也就是弱分类器的权值。 可以看出分类错误样本的个数越多弱分类器的权值就越...
当检测窗口通过所有的强分类器时才被认为是正样本。由于每一个强分类器对负样本的判别准确度非常高(相对弱分类器),所以一旦发现检测到的目标位负样本,就不在继续调用下面的强分类器,减少了很多的检测时间。一幅图像中待检测的区域很多都是负样本,这样由级联分类器在分类器的初期就抛弃了很多负样本的复杂检测,所以...
1、计算机在检测人脸的过程中实际上是做分类检测,即发现图片中一些像素组成了:“眼睛特征”、“鼻子特征”等。 2、如果“眼睛特征”旁边有“鼻子特征”,“鼻子特征”旁边又有“眼睛特征”,着三个元素所在的区域就很有可能就是人脸区域;如果缺少了必要的特征,那么就不组成人脸的特征,就不是人脸了。 3、检测人脸的...
特别是,我们将使用以下函数: - **cv::CascadeClassifier::load**来加载.xml分类器文件。它可以是Haar或LBP分类器 - **cv::CascadeClassifier::detectMultiScale**来执行检测。 理论 使用基于Haar特征的级联分类器的对象检测是Paul Viola和Michael Jones在其论文“使用简单特征的增强级联进行快速对象检测”中于2001年...
分类器名字中的”级联“Cascade指的是最后的分类器包含几个简单的分类器(stage),这些stage依次应用到一个感兴趣的区域,直到某个stage下拒绝这个区域(stage检测为不是目标)或者全部的stage都通过了这个区域,就是说全都检测为目标。”提升“boosted的意思是级联分类器的每一个stage自身是复杂的,是使用某一种提升技巧组...
得到目标分类器后,要进行检测时就很快了。OpenCV中带的Haar特征级联分类器就是这样一种方法,它位于app目录下,该目录下有两个实现,一个是老的实现haartraining,只支持Haar特征。另一个是新的traincascade,支持更多特征(LBP,HOG)和boosted分类器,更易于扩展。除此之外OpenCV的data目录下有很多训练好的级联分类器(如...
softmax分类器是解决多分类问题的一种常用方法,其原理在于通过添加softmax输出层,将模型的输出转换为各个类别的概率分布,从而实现对不同类别的预测。以要区分的类别数目为4,分别为车、人、狗、背景为例,假设分类器的输出为[公式]。若输出值[公式]为标签,则[公式]表示该目标的属类,如输出为[...
OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification)。注意,新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。 先介绍一下相关的结构,级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator,功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType,分配图片分配...
第二个贡献是提出了一个基于AdaBoost的学习算法,它能够从大量的数据中提取少量且有效的特征来学习一个高效的分类器; 第三个贡献是提出了注意力级联的算法,它能够让分类器更多聚焦于object-like区别,而不是与被检测目标无关的背景图像等区域,也是极大的加快了目标检测速度。
一种用于目标检测的分类器构建方法及目标检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种用于目标检测的分类器构建方法及目标检测方法说明:本发明公开了一种用于目标检测的分类器构建方法及目标检测方法,其中,分类器构建方法包括:负样本生...专利查询请上爱企查