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...
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AdaBoost 算法是一种快速人脸检测算法,它将根据弱学习的反馈,适应性地调整假设的错误率,使在效率不降低的情况下,检测正确率得到了很大的提高。 系统在技术上的三个贡献: 1.用简单的Haar-like矩形特征作特征,可快速计算 2.基于AdaBoost的分类器设计 3.采用了Cascade(分级分类器)技术提高检测速度 人脸的特征表示...
基于改进Haar-like特征的压缩跟踪算法
1. 1 Haar-like 特征值 基于Haar-like 特征值的 Adaboost 算法能够有 效地识别人脸和非人脸。判断一幅待检测图像是否 存在人脸,首先需要对人脸图像进行特征提取,再对 提取出来的人脸特征集和非人脸特征进行训练建立 分类器。VIOLA 等提出 Harr-like 小波特征对于倾 斜的脸部的姿态检测率较低,LIENHARR 等人给 出...
1)引入新特征,如 RA( Rotated Asymmetric) Haar-Like 特征[4] ,NAR( Non-adjacent Rectangle) Haar-Like 特征[5] ,MB-LBP[6] 等; 2) 引入新的学习算法, 如 CCS-Adaboost[7] , Entropy-Directed AdaBoost[8] ,神经网络与 Adaboost 结合[9] 等; 3) 引入新的检测器层级结构加快检测速度, 如 决策...
传统的Haar-like特征算法在特征提取过程中仅对图像全局进行特征提取,忽略了目标敏感区域,易受非目标区域的干扰,导致识别率降低.本文对传统的Haar-like特征提取算法进行了改进,将图像分成三个区域,运用的矩形框模板分别从这三个区域中提取像素值,将其中两个区域的像素值减去
2.2 Haar分类器 2.3 Adaboost算法 "https://zhuanlan.zhihu.com/p/565688046/edit#_Toc71822791">2...
A. LBP 搜标题 搜题干 搜选项 搜索 单项选择题 EigenFace方法使用了( )算法实现人脸识别。 A. LBP B. PCA C. Haar-like特征 D. Haar分类器