在使用haar like特征做人脸识别时的3类的haar原型特征: 将feature放到图像上,黑色矩形像素值的和减去白色矩形像素值的和得到一个特征值(此处需要积分图的概念(Integral Image)积分图就是只遍历一次图像就可以求出图像中所有区域像素和的快速算法,大大的提高了图像特征值计算的效率。),该特征值就是haar特征,使用该特征...
Haar-like特征用于人脸表示，Viola和Jones扩展了特征类型和形式。特征分为边缘、线性、中心和对角线特征，通过白色和黑色矩形区域计算特征值，反映图像灰度变化。特征模板大小和位置的变化可以生成大量特征，用于检测图像子窗口中的特定结构。Haar特征计算利用积分图提高效率，通过快速计算图像中所有区域像素和，简...
引言:Haar-like特征多用于人脸检测、行人检测,等目标检测;Haar-like特征可以理解为卷积模板(如同prewitt、sobel算子,当然不完全一样),Haar-like特征模板内只有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描...
该算法采用新增haar-like特征,改进弱分类器选取方式和权重更新方式的AdaBoost算法,构建分类性能强大的级联分类器实现对人脸的有效检测.实验对比证明,与原始AdaBoost算法相比,新增haar-like特征方法检测率提高了1.1%,误检率降低了2.45%;改进AdaBoost算法检测率提高了2%,误检率降低了5.11%;同时新增haar-like特征并改进Ada...
在人脸检测的基础上,利用Haar-like特征表示人脸表情特征。采用划分特征值空间的方法建立弱分类器,并且利用提出的多类连续Adaboost算法提取特征,并根据提取的特征构建相应的特征模板。在人脸表情的识别过程中,首先利用训练得到的特征模板选取Haar-like特征,在选取特征的基础上利用SVM训练分类模板并对表情图像进行分类。文中...
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”。
针对传统的压缩跟踪算法采用简单的Haar-Like特征而在遮挡,光照变化,物体形变及背景干扰等情况下易产生目标漂移而导致跟踪失败的问题,提出了一种基于扩展的Haar-Like特征和局部二值模式(LBP)特征相结合的改进压缩跟踪算法,并运用于特定目标即人脸的跟踪.利用扩展的Haar-Like特征搜索目标的粗略位置,应用LBP特征充分表征人脸...
为了提高base haar特征和原始AdaBoost算法的检测率并降低其误检率,提出一种改进型人脸检测算法.该算法采用新增haar-like特征,改进弱分类器选取方式和权重更新方式的AdaBoost算法,构建分类性能强大的级联分类器实现对人脸的有效检测.实验对比证明,与原始AdaBoost算法相比,新增haar-like特征方法检测率提高了1.1%,误检率...
cqvip:针对传统的压缩跟踪算法采用简单的Haar-Like特征而在遮挡、光照变化、物体形变及背景干扰等情况下易产生目标漂移而导致跟踪失败的问题,提出了一种基于扩展的Haar-Like特征和局部二值模式(LBP)特征相结合的改进压缩跟踪算法,并运用于特定目标即人脸的跟踪。利用扩展的Haar-Like特征搜索目标的粗略位置,应用...
基于Haar-like特征的实时道路车辆识别方法研究 实时道路车辆识别是车辆计算机辅助驾驶,自主导航以及汽车主动安全中的关键技术.由于车辆外形的多样性和外界环境的复杂性,将车辆独立于其它非车辆物体进行识别,并使其... 张亮修 - 青岛大学 被引量: 23发表: 0年 基于阴影和类Haar特征的动态车辆检测 提出了一种基于车载...