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,…

前言  最近在学习人脸的目标检测任务时,用了Haar人脸检测算法,这个算法实现起来太简洁了,读入个.xml,调用函数就能用.但是深入了解我发现这个算法原理很复杂,也很优秀.究其根源,于是我找了好些篇相关论文,主要读了2001年Paul Viola和Michael Jones在CVPR上发表的一篇可以说是震惊了计算机视觉的文章,<Rapid Objection Dection using a Boosted Cascade of Simple Features>.这个算法最大的特点就是快!在当时…

很早之前就做过一些关于人脸检测和目标检测的课题,一直都没有好好总结出来,趁着这个机会,写个总结,希望所写的内容能给研究同类问题的博友一些见解和启发!!博客里面涉及的公式太繁琐了,直接截图了. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4194307.html 一 人脸检测之问题概述 人脸检测是CV领域的一个经典课题,很多学者对人脸检测做了深入的研究,但真正的分水岭却是在2001年viola等大神发表的那篇经典之作Rapid Object Detecti…

目前基于机器学习方法的行人检测的主流特征描述子之一是HOG(Histogram of Oriented Gradient, 方向梯度直方图).HOG特征是用于目标检测的特征描述子,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,用这些特征描述原始图像. HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述.通过将整幅图像分割成小的连接区域(称为cells),每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中pixel的边缘方向,这些直方图的组合可表示出(所检测目标的目…

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…

一.概述 案例:使用opencv级联分类器CascadeClassifier+其提供的特征数据实现人脸检测,检测到人脸后使用红框画出来. API介绍:detectMultiScale( InputArray image, CV_OUT std::vector<Rect>& objects,double scaleFactor = 1.1, int minNeighbors = 3, int flags = 0, Size minSize = Size(), Size maxSize =…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { String cascadeFilePath = "F:/CMake_bulid/install/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";//数据路径 Ca…

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…

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…

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…