它主要依赖于手工特征（Haar like特征），这些特征对于复杂的纹理和形状变化的描述能力相对较弱。目标多样性处理不佳：对于目标物体的姿态、角度、大小变化等情况，该算法的适应性也不够理想。以人脸检测为例，如果人脸有大幅度的倾斜或者部分遮挡，算法可能无法准确检测到人脸。而且对于不同种族、年龄、表情等多样化的...
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特征提取原理 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,下面我们只从特征提取的角度聊一...Kw⋅Kh Kw⋅Kh。Haar-like特征提取过程就是利用上面定义的窗口在图像中滑动,滑动到一个位置的时候,将...
Haar-like特征值的计算就是用图中矩形模板中白色矩形内所有像素值的和减去黑色矩形内所有像素值的和。Haar-like特征可以有效的提取图像的纹理特征,各模板通过平移、缩放提取不同位置和尺度的特征值。所以Haar-like特征的数量是巨大的,对于给定的W×H的图片,其一个矩形特征的数量为: 其中,wxh为特征模板尺寸 表示特征...
然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。 (三)Haar特征 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...
Haar-like算法 当下的人脸检测主要为以下两种方法: 1.基于知识的检测方法:检测器官特征和器官之间的几何关系 2.基于「统计」的检测方法:像素相似性度量 基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。 基于统计的方法则将人脸看...
Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》,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...
基于Haar特征的目标检测算法是一种常用的基于特征的目标检测方法,它是由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出的。该算法通过在图像中滑动一个固定大小的窗口,并使用Haar-like特征来判断窗口内是否包含目标。 Haar-like特征是指一系列矩形区域的差异计算,通常包括三种类型的特征:边缘特征、线性特征和中心特征。这些特征...
opencv 值哈希算法 opencv haar特征 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...