(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

转自:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8094699 Haar-like特征,即很多人常说的Haar特征,是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子.它最早是由Papageorigiou等人用于人脸描述.目前常用的Haar-like特征可以分为三类:线性特征.边缘特征.点特征(中心特征).对角线特征.如下图所示: 显然,边缘特征有4种:x方向,y方向,x倾斜方向,y倾斜方向:线特征有8种,点特征有2种,对角线特征有1种.每一种特征的计算…

1.Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征. Haar特征分为三类:边缘特征.线性特征.中心特征和对角线特征,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,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等.但矩形特征只…

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请…

基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类,称haar分类器. 通过这个算法的名字,我们能够看到这个算法事实上包括了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了. 1        算法要点 Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联: Haar分类器算法的要点例如以下: a)        使用Haar-like特征做检測. b)       使用积分图…

Haar特征,也叫矩形特征,有四种特征(模板):边缘特征.线性特征.中心特征.对角线特征.每种模板都包含黑白两种区域. 模板的特征值=白色区域的像素和-黑色区域的像素和,反映的是图像的灰度变化情况. 参考链接: A general framework for object detection…

转载链接:http://blog.csdn.net/lanxuecc/article/details/52222369 Haar特征 Haar特征原理综述 Haar特征是一种反映图像的灰度变化的,像素分模块求差值的一种特征.它分为三类:边缘特征.线性特征.中心特征和对角线特征.用黑白两种矩形框组合成特征模板,在特征模板内用 黑色矩形像素和 减去 白色矩形像素和来表示这个模版的特征值.例如:脸部的一些特征能由矩形模块差值特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜…

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109 Haar特征/矩形特征 Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形所有像素值的和减去白色矩形所有像素值的和. 看过Rainer Lienhart文章的人知道,Rainer Lienhart在文章中给出了计算特定图像面积内Haar特征个数公式.小女才拙,到最后也没推出那个公式来,还望看明白的大牛留言指教~ Haar特征个数计算 Rainer Lienhart计算Haar特征个数的公式…

基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了.1        算法要点Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联:Haar分类器算法的要点如下:a)        使用Haar-like特征做检测.b)       使用积分图(Inte…

1.Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征. Haar特征分为三类:边缘特征.线性特征.中心特征和对角线特征,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,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等.但矩形特征只…

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思…

首先说一下这个级联分类器,OpenCV中级联分类器是根据VJ 04年的那篇论文(Robust Real-Time Face Detection)编写的,查看那篇论文,知道构建分类器的步骤如下: 1.根据haar-like特征训练多个弱分类器 2.使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器 3.最终的分类器是由多个强分类器级联而成 下面这幅图是弱分类器组合成强分类器的示意图(图片来源于网络): 下面这张是多个强分类器级联的示意图(图片来源于网络): 在了解了级联分类器是怎么一回事后,…

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变…

B区域是包含AB这样两部分的.C区域是包含A和C这样两部分的.B区域和C区域它描述的是一个横条和一个竖条.D区域是四个方块之和. #haar 1 什么是haar? 特征 = 像素 运算 ->结果 (具体值 向量 矩阵 多维) # 2 如何利用特征 区分目标? 阈值判决 # 3 得到判决? 机器学习 # 1 特征 2 判决 3 得到判决 # 公式推导 1 -2 # 特征 = 整个区域*权重1 + 黑色*权重2 = (黑+白) * 1 +黑* (-2) = # = 黑+白-2黑 = 白-黑 # 1…

在遍历的过程中还需要考虑到一个步长的问题.这个模板一次滑动10个像素,那么总共就需要滑动9次.再加上最开始的第0次,合计在水平方向上和竖直方向上分别都有10个这样的模板,总共也就是100个模板.要计算完这100个模板才能把整幅图片上的Haar特征计算完毕.而如果我们的步长设置为5*5,那么这个运算量就增加了四倍.其实仅仅这样一次滑动还没有结束,对于每一个模板还要进行几节缩放才能够计算完.比如10*10可能还要进行1次.2次级的缩放,每次增加10%. 而如果我们想对图片进行实时处理的话,那么每秒钟…

实际上特征就是图像中某个区域的像素点,经过某种四则运算之后得到的结果.所以说图像的特征它是像素经过运算之后得到的某一个结果.这个结果可以是一个具体的值,也可以是一个向量,又或是一个多维的元素.所以说特征它的本质实际上是像素的运算结果. 之前章节给大家讲解的矩阵运算.如何利用特征来区分目标呢?阈值判决.如果这个特征大于某一个阈值,那么我们就可以把它认为是目标.如果小于某一个阈值,那么就认为是分目标.所以这是一个最简单的判决情况. 我们通过机器学习得到这个判决明显.判决明显得到之后我们再根据计算的特…

使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器,这是一个耗时耗力的过程,需要收集大量的正负样本,并且样本质量的好坏对结果影响巨大,如果样本没有处理好,再优秀的机器学习分类算法都是零. 今年3月23日,微软公司在推特(Twitter)社交平台上推出了一个基于机器学习的智能聊天机器人Tay,Tay被设定为一个年龄为十几岁的女孩,主要目标受众是18岁至24岁的青少年.人们只需要@一下Tay,Tay就会追踪该用户的网名.性别.喜欢的食物.邮编.感情状况等个人信息.除了聊天,Tay还可以说笑话,…

原文:照片美妆---基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 本文转载自张雨石http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/34842233 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了. 1        算法要点 H…

这种以Boxfilter替代integral image 的方法很难使用到haar.LBP等特征检测中,因为像下面说的,它不支持多尺度,也就是说所提取的特征必须是同一个大小,最起码同一个宽高比的,这一点对宽高不定的haar特征.LBP特征都有很大的限制,但对于HOG特征因为尺度不像另外两个那样灵活,还是有迹可循的.采长补短 申明:以下非笔者原创,原文转载自:http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/11/13/2768680.html 这个项…

Haar特征介绍(Haar Like Features) 高类间变异性 低类内变异性 局部强度差 不同尺度 计算效率高 这些所谓的特征不就是一堆堆带条纹的矩形么,到底是干什么用的?我这样给出解释,将上面的任意一个矩形放到人脸区域上,然后,将白色区域的像素和减去黑色区域的像素和,得到的值我们暂且称之为人脸特征值,如果你把这个矩形放到一个非人脸区域,那么计算出的特征值应该和人脸特征值是不一样的,而且越不一样越好,所以这些方块的目的就是把人脸特征量化,以区分人脸和非人脸. 为了增加区分度,可…

Haar特征原理综述Haar特征是一种反映图像的灰度变化的,像素分模块求差值的一种特征.它分为三类:边缘特征.线性特征.中心特征和对角线特征.如下所示: Haar-like矩形特征拓展  Lienhart R．等对Haar-like矩形特征库作了进一步扩展,加入了旋转45.角的矩形特征.扩展后的特征大致分为4种类型:边缘特征.线特征环.中心环绕特征和对角线特征: 可是这些所谓的特征不就是一堆堆带条纹的矩形么,到底是干什么用的?我的理解是,将上面的任意一个矩形放到人脸区域上,然后,将白色区域的像素…

浅析人脸检测之Haar分类器方法 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. Ø  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. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩…

本教程基于以下环境 macOS 10.12.6,OpenCV 3.3.0,python 3.6.由于网上基于masOS系统的教程太少,想出一篇相关教程造福大家-本文旨在学习如何在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. 1. 安装OpenCV和OpenCV源代码 OpenCV至少要保证下载好2.4.5以上的版本,同时源码要对应好自己所安装的版本. brew tap homebrew/science brew install --with-tbb op…

上一篇文章中介绍了如何使用OpenCV自带的haar分类器进行人脸识别(点我打开). 这次我试着自己去训练一个haar分类器,前后花了两天,最后总算是训练完了.不过效果并不是特别理想,由于我是在自己的笔记本上进行训练,为减少训练时间我的样本量不是很大,最后也只是勉强看看效果了.网上有关的资料和博客可以说很多了,只要耐心点总是能成功的. 采集样本: 首先要训练,就得有训练集.网上有很多国外高校开源的库可供下载: 1.卡耐基梅隆大学图像数据库(点我打开) 2.MIT人脸数据库(点我打开) 3.ORL…

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity…

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">…

step 1: 把正样品,负样品,opencv_createsamples,opencv_haartraining放到一个文件夹下面,利于后面的运行.step 2: 生成正负样品的描述文件 正样品描述文件find positive_boosted -iname "*.bmp" -exec echo \{\} 1 0 0 20 20 \; > face.info生成positive_boosted/face00244.bmp 1 0 0 20 20positive_boosted/…

原文:opencv.pico.npd.dlib.face++等多种人脸检测算法结果比较 NDP检测结果: 结果分析: Pico(Pixel Intensity Comparison-based Object detection)发表于2014年,它也继承于Viola-Jones算法并对其做了一部分改进,最大的不同在于特征提取方式,不同于Viola-Jones的Haar特征,pico则是提取点对特征,对两个像素点进行对比.实验表明这种特征比Haar特征更为有效,且运算时间更短. 这就意味着PICO…

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106144767各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实…