boost.cpp文件下: bool CvCascadeBoost::train( const CvFeatureEvaluator* _featureEvaluator, int _numSamples, int _precalcValBufSize, int _precalcIdxBufSize, const CvCascadeBoostParams& _params ) 函数是boost方法的入口函数. // 部分代码,设置参数 set_params( _params ); // 如果是l…

一.强分类器训练过程 算法原理如下(参考自VIOLA P, JONES M. Robust real time object detection[A] . 8th IEEE International Conference on Computer Vision[C] . Vancouver , 2001.) 给定样本 (x1; y1) , . . . , (xn; yn) ; 其中yi = 0表示负样本,yi =1表示正样本: 初始化权重:负样本权重W0i= 1/2m, 正样本权重W1i = 1…

5.1 案例背景 5.1.1 BP_Adaboost模型 Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类.其主要步骤为:首先给出弱学习算法和样本空间($X$,$Y$),从样本空间中找出$m$组训练数据,每组训练数据的权重都是$\frac{1}{m}$.然后用弱学习算法迭代运算$T$次,每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布,对于分类失败的训练个体赋予较大权重,下次迭代运算时更加关注这些训练个体.弱分类器通过反复迭代得到一个分类函数序列${f_1},{f_2},...,…

前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的方式有多种,可能是不同分类算法的分类器,可能是同一算法在不同设置下的集成,还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等等. 本文将给出的 AdaBoost 分类器实现基于第二种 (另外几种实现在此基础上稍作改动即可). 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) 这个算法的意思有点像投票系统…

一.参考OpenCV的CascadeClassifier类LBPEvaluator类 如下,筛选出存放分类器相关信息的成员变量: class CV_EXPORTS_W CascadeClassifier { public: CV_WRAP CascadeClassifier(); CV_WRAP CascadeClassifier( const string& filename ); virtual ~CascadeClassifier(); CV_WRAP virtual bool empty…

关于boost算法 boost算法是基于PAC学习理论(probably approximately correct)而建立的一套集成学习算法(ensemble learning).其根本思想在于通过多个简单的弱分类器,构建出准确率很高的强分类器,PAC学习理论证实了这一方法的可行性.下面关于几种Boost算法的比较,是基于文章<Additive Logistic Regression a Statistical View of Boosting>整理的. 几种boost算法步骤 通常使用最多…

一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式…

原地址:http://blog.csdn.net/delltdk/article/details/9186875 在进入detectMultiScal函数之前,首先需要对CascadeClassifier做初始化. 1.     初始化——read函数 CascadeClassifier的初始化很简单: cv::CascadeClassifier classifier; classifier.load(“cascade.xml”); //这里的xml是训练得到的分类器xml CascadeCla…

转载地址http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多…

Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器.adaboost算法训练的过程中,初始化所有训练样例的具有相同的权值重,在此样本分布下训练出一个弱分类器,针对错分样本加大对其对应的权值,分类正确的样本降低其权值,使前一步被错分的样本得到突显,获得新的样本分布,在新的样本分布下,再次对样本进行训练,又得到一个分类器.依次循环,得到T个分类器,将这些分类器按照一定的权值组合,得到最终的强…