Haar-like特征是由Haar小波函数组成的,这是一种一维离散小波变换,可用于处理数字信号和图像。 Haar-like特征较容易理解和计算,且可以在不同尺度和位置上进行计算。这种特征是一种基于像素值的特征,可用于描述物体在图像中的局部或全局的亮度差异。Haar-like特征在物体检测、人脸识别、行人检测等领域中有着广泛的应用...
Haar-like特征最早应用于人脸表示,Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征和对角特征,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。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧要比鼻...
适应性:Haar-like特征对于光照变化、遮挡等情况的适应性较差。可以通过结合其他特征(如LBP、HOG等)或使用深度学习方法来提高适应性。 综上所述,Haar-like特征是一种简单而有效的图像特征提取方法,在计算机视觉领域有着广泛的应用。通过合理的调整和优化,可以进一步提高其检测准确性和效率。
一、Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提出的扩展矩形特征。 图1.Haar-like特征 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特征是一种在计算机视觉中广泛使用的特征描述符,主要用于人脸检测。它通过计算图像中不同矩形区域内的像素值之和或差来提取特征。Haar-Like特征的优点在于计算简单、速度快,且对于人脸等纹理较为丰富的区域具有较好的区分性。 三、基于Haar-Like T特征的人脸检测 在人脸检测阶段,我们主要利用Haar-Like T特征...
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,将窗口覆盖住的区域中的白色位置对应的像素值的和减去黑色位置对应的像素值的和,得到的一个数值就是haar特征中一个维度。 其中对于窗口C,黑色区域的像素值加和要乘以2,2是为了像素点个数相同而增加的权重。
Haar-like特征提取 如图3所示,是5种不同的Haar-like特征算子,我们假设各个图片中的黑色区域灰度值总和为ℎ,白色区域灰度值总和为 ,ℎ − 得到的结果即子窗口区域的Haar-like特征值。 图3 haar特征 矩形特征可位于图像窗口的任意位置,其大小也可以任意改变,所以矩形特征值是haar特征算子类别、矩形位置和矩形大小...
1、Haar-like特征： Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示。Papageorgiou在针对正面人脸和人体检测问题的研究中使用Haar小波基函数，他们发现标准正交Haar小波基在应用上受到一定的限制，为了取得更好的空间分辨率，他们使用了3种类型的3种形式的特征。Viola等在此基础上作了扩展，使用2种...