Haar 则可以获取边缘信息,如横/竖/斜/拐角/圆/等等基础图形,将基础图片和原始图形叠加,那么这块区域可以计算一个值,大于和小于某个阈值,则表示存在或者不存在这个图形。 我现在的疑问是,图片可以旋转和缩放,那这种情况怎么处理,显然他提取到的haar特征数据,会随着旋转和缩放出现差异。 如果想查看一张图片中包含的...
#弱分类器 :计算强分类器特征x1 x2 x3 #强分类器2下三个弱分类器x2 =sum(y1,y2,y3) #弱分类器特征 #node #3个haar》node() #node haar1>nodet1 z1=a1 #node haar1<nodet1 z1=a2 #z=sum(z1,z2,z3)>T y1=AA #z=sum(z1,z2,z3)<T y1=BB #adaboost分类器 #1 初始化权值 #苹果...
既然是结合Haar特征分析Adaboost级联分类器,那么有必要先对Haar特征进行细致的分析。 Haar特征最先由Paul Viola等提出,后经过Rainer Lienhart等扩展引入45°倾斜特征,成为现在OpenCV所使用的的样子。图2展示了目前OpenCV(2.4.11版本)所使用的共计14种Haar特征,包括5种Basic特征、3种Core特征和6种Titled(即45°旋转)特...
AdaBoost ( Adaptive Boosting ) 算法是由 Freund & Schapire[ 12] 提出的一种自适应的 Boost 算法, 其主要原理 是将所有待 分类样 本赋 予相 等的 初始 权值. 在 每一 轮 第5期 文学志: 一种基于类 Haar 特征和改进 AdaBoost 分类器的车辆 识别算法 1 12 3 选取弱分类 器 ( 比随 机猜 ...
Paul Viola 和Miachael Jones等利用Adaboost算法构造了人脸检测器,称为Viola-Jones检测器,取得很好的效果。之后Rainer Lienhart和Jochen Maydt用对角特征,即Haar-like特征对检测器进行扩展。OpenCV中自带的人脸检测算法即基于此检测器,称为“Haar分类器”。
这种方法是通过使用不同的Haar特征将对比度扩展到所有像素来进行自校正,然后用整谱图计算特征值。利用AdaBoost算法对强分类器进行训练,使级联分类器具有较高的检测率和较低的误识率。最后,利用级联分类器实现了^脸检侧,并通过对五种面部器官的检测验证了结果。蛄果表明,该方法具有较高的识......
基于haar-like特征和adaboost分类器表情识别实时系统-信号与信息处理专业论文.docx,摘要在最近十年的计算机视觉研究领域中,关于人脸方向的图像处理及模式识别技术,如人脸检测,人脸跟踪,人脸识别,表情识别,以及不同方向上的头部姿势估计等研究逐渐成为该领域热门话题。
clear all clc tr_n=200; %the population of the train set te_n=200; %the population of the test set weak_learner_n=20; %the population of the weak_learner tr_set=[1,5;2,3;3,2;4,6;4,7;5,9;6,5;6,7;8,5;8,8]; te_se=[1,5;2,3;3,2;4,6;
基于HAAR特征和ADABOOST级联分类器识别前方车辆分层检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于HAAR特征和ADABOOST级联分类器识别前方车辆分层检测方法说明:本发明提供了基于HAAR特征和ADABOOST级联分类器识别前方车辆的分层检测方法,基于Haa...专利查询请上爱企查
摘要:针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类Haar特征和AdaBoost分类器并结合车辆灰度对称性验证的前车检测方法。使用积分图方法计算图像类Haar特征,并对提取的海量类Haar特征应用AdaBoost算法进行特征选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下...