在Haar特征的应用中,Adaboost算法被用来训练区分人脸和非人脸的强分类器。 Haar特征与Adaboost的结合 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器(简称Haar分类器)将Haar特征和Adaboost算法完美结合,实现了高效、准确的人脸检测。其工作原理如下: 特征提取:首先,从待检测图像中提取Haar特征。这些特征通过计算不同矩形区域...
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。
而Haar特征与Adaboost级联算法,正是这一领域中的佼佼者。本文将简明扼要地介绍这一算法的原理、应用以及其在照片美妆中的重要作用。 Haar特征:人脸检测的基石 Haar特征,作为一种基于图像局部像素差异的特征,被广泛应用于人脸检测中。简单来说,Haar特征通过计算图像中不同矩形区域内像素和的差异来识别图像中的边缘、角...
如上图所示,Haar特征可以简单理解为黑白两种矩形框覆盖图像区域,通过计算白色区域与黑色区域像素值之和的差来得到一个特征值。这种特征对于边缘、纹理等变化敏感,非常适合用于人脸等复杂场景的初步筛选。 Adaboost分类器:集成学习的力量 有了Haar特征,下一步就是如何有效地利用这些特征来识别人脸。这里,Adaboost(Adaptive...
首先,说几点: 1、人脸检测就是在一幅图片中检测出有无人脸,人脸在图片中的哪块区域。通常人脸检测完了之后就交给人脸识别,具体识别是谁。 2、Haar-Adaboost进行人脸...
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人脸,我是可以从外到内,也可以从内到外,我想大部分情况应该是由大到小。 Adaboost(Adaptive Boosting)算法是一种常用的集成学习算法,用于提高分类器的准确度。Adaboost 算...
计算到haar特征值后,并不是直接用AdaBoost训练强分类器,以24*24为例,16万+个特征值,如果直接用AdaBoost训练,那么工作量是极其极其巨大的。所以必须有个筛选的过程,筛选出T个优秀的特征值(即最优弱分类器),然后把这个T个最优弱分类器传给AdaBoost进行训练。
如果非要弄懂整个过程的话,有两种途径。一种是通过cmake opencv查看源代码(事实上本工具也是通过这种途径得到的),另一种就是下载adaboost训练和测试的源代码然后自己可以选择自己想要的特征,这对于想做特征融合的网友是比较有帮助的,算法的介绍可以通过点击AdaBoost算法详解查看。
考虑到Haar+Adaboost的stage间“串联”形式,如图5-3,stageNum个stage串联后,已知每个stage的hitRate(i)和falseAlarm(i),整个检测器最终的hitRate和falseAlarmRate为: hitRate = hitRate_{1} \times hitRate_{2} \times ... \times hitRate_{n} = \prod_{1}^{n}hitRate_{i} false...
最近在使用opencv里的haar+adaboost做检测,其实早在一年前的无锡已经看过用它做车徽检测,然后再做识别(大众,奔驰...)。这次终于要自己动手做了,网上有很多这方面的资料,感谢大家分享他们的经验。重复的东西这里就不再赘述了,只简单的补充几个大家容易疏忽的东西。