算法主要包含以下几个重要部分:首先利用Haar特征描述人脸的共有属性;再使用积分图(Integral Image)对Haar-like特征求值进行加速;然后利用Adaboost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器;最后使用筛选式级联把强分类器级联到一起,提高准确率。总结起来:Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联 (1)h...
该算法通过训练一个级联分类器（Cascade Classifier）来检测目标。级联分类器是由多个弱分类器组成的强分类器，每个弱分类器只负责判断图像的一个简单特征是否符合目标特征，通过多个弱分类器的层层筛选，最终确定目标是否存在。一、原理 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...
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測,他俩不是最早使用提出小波特征的,可是他们设计了针对人脸检測更有效的特征,并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。
一Haar-like特征 二、Haar-like特征的计算—积分图 三 计算Haar特征值 四Haar特征值归一化(也可以采用标准归一化) 五Adaboost级联分类器 1、级联分类器 2、级联分类器的训练 3、级联分类器的检测 4、总结 5、XML文件 六 人脸检测 1、静态图像中的人脸检测 2、视频中的人脸检测 七 代码下载 人脸检测属于计算机...
Haar 级联分类器原理 Haar级联分类器是一种基于Haar-like特征的分类器,它通过比较图像中不同矩形区域的像素和差异来检测人脸。这些矩形区域被称为Haar特征,它们反映了图像的灰度变化情况,如眼睛比脸颊颜色深、鼻梁两侧比鼻梁颜色深等。 特征提取 Haar特征提取是Haar级联分类器的第一步。在图像中,通过滑动不同大小和位...
Haar分类器,又称Viola-Jones识别器,是由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出的。这一算法的核心在于Haar-like特征和AdaBoost算法的结合,通过级联分类器的形式,实现了对人脸的高效检测。简单来说,Haar分类器通过提取图像中的Haar特征,利用AdaBoost算法训练出多个弱分类器,并将这些弱分类器级联成一个强分类器,最终实...
基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器。通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征、Adaboost、级联。理解了这三个词对该算法基本就掌握了。 1 算法要点 Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联; ...
Viola-Jones 检测器 Viola 和 Jones 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(简称类 Haar 特征)和积分图方法进行人脸检测,并对 AdaBoost 训练出的强分类器进行级联。这个算法...
级联分类器是由2分类器构成。级联是指前一系统的输出作为后一系统的输入而存在。优点在于可以对输入对象先粗判,再细判,快速排除不符合的输入对象。 两大原理: 多个弱分类器,加起来,就是强分类器 分阶段进行分类,快速排除不符合规定的样本。 每个阶段,都有若干个由不同特征值组成的分类器参与分类,越往后分类器越...
人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。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...