算法主要包含以下几个重要部分:首先利用Haar特征描述人脸的共有属性;再使用积分图(Integral Image)对Haar-like特征求值进行加速;然后利用Adaboost 算法训练区分人脸和非人脸的强分类器;最后使用筛选式级联把强分类器级联到一起,提高准确率。总结起来:Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联 (1)...
Adaboost算法构建分类器：使用Adaboost算法来构建强分类器。Adaboost的基本思想是将多个弱分类器组合成一个强分类器。在训练过程中，首先会有一个初始的训练样本集，每个样本都有一个对应的权重。弱分类器训练：开始时，所有样本的权重相同。然后训练第一个弱分类器，这个弱分类器通常是一个简单的决策树，如只有一层...
级联 ✔️ 级联分类器相当于一个决策树,层级判断,更加准确。 ✔️ 训练的时候用的照片一般都是25*25左右的小图片,所以对于大的人脸,还需要进行多尺度的检测,多尺度检测机制一般有两种策略: - 不改变搜索窗口的大小,而不断缩放图片,这种方法显然需要对每个缩放后的图片进行区域特征值的运算,类似于制作图像金...
训练:创建Haar-cascade分类器需要大量的正样本(包含目标的图像)和负样本(不包含目标的图像)。通过机器学习算法(如Adaboost),可以从这些样本中学习并生成一个有效的分类器。 程序流程 OpenCV中的Haar人脸检测 参数说明 1mage:输入的图像,必须是灰度图,因为Haar特征是基于灰度的。2scaleFactor:(可选)在图像尺...
特征一起输入Adaboost分类器进行特征选择,最终构建出分类性能强大的级联分类器并用于人脸检测.人脸检测 实验表明该算法的有效性和优越性 ,其与Haar—Like分类器、LBP分类器等传统的人脸检测分类器相比获得更好的 效果. 关键词 人脸检测,Haar.Like特征,Haar-LikeT特征,Adaboost分类器,级联分类器 中图法分类号 11P...
https://github.com/JimmyHHua/opencv_tutorialsgithub.com/JimmyHHua/opencv_tutorials 参考 -OpenCV Tutorial 官网 -cv2级联分类器CascadeClassifier -基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 -详解LBP特征与应用(人脸识别)
NAR(Non—adjacentRectangle) (a)边缘特征 Haar—Like特征 j,MB.LBP_o等; (a)Edgefeature 2)引入新 的学 习算 法,如 CCS—Adaboost77, Entropy—DirectedAdaBoost ,神经网络与Adaboost 结合 等; 目 3)引入新的检测器层级结构加快检测速度 ,如 决策树结构 ¨、多级联不对称增强算法 等. 比起引入新的...
比起引入新的学习算法和检测层级结构, 引入 新特征的过程相对简单且效果提升也更加明显. 为寻求更优的人脸检测算法,本文提出 4 种新 的更符合人脸结构的 T 型结构特征,并结合已有的 Haar-Like 特征通过 Adaboost 算法进行特征选择并 构建级联分类器. 新特征更加符合人脸的纹理特征, 它所形成的强分类器能够有效...