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。这可以说是人脸检测史上里程碑式的一笔了,也因此当时提出的这个算法被称为Viola-Jones检测器。又过了一段时间,Rainer Lienhar
Haar-like是一种非常经典的特征提取算法,尤其是它与AdaBoost组合使用时对人脸检测有着不错的效果,虽然只是在当时而言。OpenCV也对AdaBoost与Haar-like组成的级联人脸检测做了封装,所以一般提及Haar-like的时候,一般都会和AdaBoost,级联分类器,人脸检测,积分图等等一同出现。但是Haar-like本质上只是一种特征提取算法,下面...
Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内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...
1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内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...
1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内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...
1. 特征提取 Haar like特征：Haar Cascades算法使用Haar like特征来描述图像中的目标。这些特征是基于图像中不同区域的灰度差异定义的简单矩形特征。例如，有边缘特征、线特征和中心环绕特征等类型。边缘特征：包括垂直边缘和水平边缘。以垂直边缘特征为例，它由两个相邻的矩形组成，一个是白色矩形（表示灰度值较高...
一、HAAR特征简介 HAAR特征,又称类HAAR特征(Haar-like Features),因其与哈尔小波变换的相似性而得名。它是基于图像亮度差异的一种特征描述符,通过比较图像中不同区域的像素和差异来提取特征。这些特征通常是矩形区域的亮度差异,如眼睛周围的黑色和白色区域,从而有效地区分人脸与非人脸区域。 二、HAAR特征的优势 计算...
Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板,特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。Lienhart R.等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展,扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、...
其中的参数x为特征窗口,p代表着不等式的不同方向,取值为1和-1,g为矩形窗口所对应的Haar-like特征值,θ弱分类器的判断阈值。 最基本的弱分类器只包含一个Haar-like特征,也就是说决策树只有一层,被称为树桩(stump)。要比较输入图像的特征值和弱分类器特征,需要一个阈值,当输入图像的特征值大于该阈值时判定其...
1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内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...