训练自己haar-like特征分类器并识别物体(1) 本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别。该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 === 本文主要对步骤1、步骤2进行说明。 1....
在前两篇文章中,我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前三个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 === 本文将着重说明最后一个阶段——目标识别,也即利用前面训练出来的分类器文件(.xml文件)对图片中的物体进行识别,并在图中框出在该物...
http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8171571 【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体(1)
【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体(1) 本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别。该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 === 本文主要对步骤1、步骤2进行说明。
在上一篇文章中,我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前两个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 === 今天我们将着重学习第3步:基于haar特征的adaboost级联分类器的训练。若将本步骤看做一个系统,则输入为正样本的描述文件(.vec)以及负...
【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体(2) 2014-07-16 17:12 −在上一篇文章中,我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前两个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 === 今天我们将着重学习第3步:基于haar特征的adaboost级联分类...
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。
高级辅助驾驶系统中的预碰撞系统不仅需要检测前向车辆,预防追尾碰撞,同时需要检测临近车道斜侧向车辆,实现对其潜在换道、合流行为的预测,提供实时的预警功能.文中提出分区域融合多种特征的车辆检测方法,解决前向车辆特征与斜侧向车辆特征存在明显差异的问题.同时,文中方法分别检测远近不同的车辆,进行不同程度的图像降采样...
主题词：车辆识别 Haar-like特征 Adaboost分类器 摘要：针对SVM分类器和Adaboost分类器存在识别性能不足和训练时间过长等问题,提出了一种基于Haar-like特征,并结合Adaboost树形分类器的实时车辆识别方法。在训练阶段,提取车辆样本集合中适合描述车辆表观的Haar-like特征,并将这些特征向量引入Adaboost算法中进行最优特征...
在本文中着重讨论了Viola等提出的基于AdaBoost的实时人脸检测算法,该方法使用了Haar-like特征表示图像,引入了“积分图”概念,采用矩形特征,提高了特征的计算速度。根据人脸区域统计特性筛选出人脸候选区域,采用AdaBoost方法选择少量特征组成强级联分类器,使用了“Cascade’’策略进行模板匹配提高人脸检测速度,取得较好检测...