在AdaBoost算法的基础上,使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测,他俩不是最早使用提出小波特征的,但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征,并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。
Haar特征是一种基于图像局部像素差异的特征描述方法,通过计算图像中不同矩形区域(如边缘、线性、对角线等)的像素和之差来提取特征。这种特征简单且计算高效,特别适合于快速人脸检测。 Adaboost算法:Adaboost(Adaptive Boosting)是一种迭代算法,通过不断组合多个弱分类器来构建一个强分类器。在人脸检测中,Adaboost算法能...
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...
每一个Haar特征都被保存在2~3个形如<x y width height weight>的标签中,其中x和y代表Haar矩形左上角点以检测窗口的左上角为原点的坐标,width和height代表矩形框的宽和高,而weight则对应了上面说的权重值,例如图6中的左边Haar特征应该表示为<4 2 12 8 1.0>和<4 2 12 4 -2.0>)。
opencv_haartraining.exe:是OpenCV自带的一个工具,封装了haar特征提取以及adaboost分类器训练过程。 一般来说,正负样本数目比例在1:3的时候训练结果比较好,但是不是绝对。由于每个样本的差异性不同等因素,所以没有绝对的比例关系。但是负样本需要比正样本多,因为原则上说负样本的多样性越大越好,我们才能有效降低误检率...
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Haar特征的AdaBoost级联分类器通过离线训练,可利用大量时间完成分类器的离线训练,不影响在线检测效率.在识别过程中提取的感兴趣区域(ROI),有效排除了不需要处理的部分,减少了无关内容的影响,从而可以显著降低算法计算量,达到提高检测速度的...
3. 再次介绍弱分类器以及为什么可以使用Haar特征进行分类 对于本算法中的矩形特征来说,弱分类器的特征值f(x)就是矩形特征的特征值。由于在训练的时候,选择的训练样本集的尺寸等于检测子窗口的尺寸,检测子窗口的尺寸决定了矩形特征的数量,所以训练样本集中的每个样本的特征相同且数量相同,而且一个特征对一个样本有一...
摘要: 提出一种基于类 haar 特征和改进 AdaBoost 分类 器的车辆 图像识 别算法, 以解 决当前 基于 SVM 分 类器 或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于 AdaBoost 算法的训练所需时间过长的问题. 首先, 基于积分 图提 取图像的扩展类 haar 特征, 然后对所提取的海量类 haar 特征应用改 进的 ...
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。
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