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…

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,…

(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…

(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…

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…

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…

(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…

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…