目标检测的一般思路是1.获取含有大量冗余特征的集合2.利用机器学习的方法从特征集合中找出能够反映目标物体特性的特征3.利用找到的特征构造分类器，实现目标检测当前通用目标检测领域所使用的特征主要可以分为两类。1.通过划分或变换得到的特征，如使用最广泛的Haar-like特征。这类特征的主要特点是：特征...
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2015-10-11 11:33:21
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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-lik...
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2015-08-13 11:54:26
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1，AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结1——Haar特征与积分图2，浅谈 Adaboost 算法3，浅析人脸检测之Haar分类器方法4，http://wenku.baidu.com/link?url=wIs4yLspMwybtq0-IyckXg-U75CYDqAOLOdHR...
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2015-07-31 17:40:41
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目标检测分为3个阶段
1. 样本创建
2. 训练分类器
3. 使用训练好的分类器进行目标检测
级联分类器
源地址http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/modules/objdetect/doc/cascade_classification.html
基于Haar特征的用于目标检测的级联分类器
下...
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2015-07-24 10:45:38
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本内容的源码在opencv开源源码的........\opencv\sources\apps\haartraining\cvhaartraining.cpp文件中，具体内容如下：
/*
*icvGetUsedValues
*作用：根据级分类器来计算训练样本的特征值
*/
static CvMat* icvGetUsedValues( CvHaarTrainingData* trai...
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2015-07-20 19:45:59
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/*
*icvPrecalculate
*作用：计算特征值，并排序
*具体来说也就是根据训练样本信息和haar特征信息，在函数内部引用icvGetTrainingDataCallback来
*分批计算正负样本的前numprecalated个haar特征值，并把计算好的特征值进行排序，最后结果存储在data->valcache之中
*/
static
void icvPrecalculat...
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2015-07-14 15:43:28
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Matlab 小波变换lean图像的行列应该满足2的幂次方img = imread('lena.jpg');img =rgb2gray(img);img = double(img);[ca1 ch1,cv1,cd1] = dwt2(img,'haar');figure;imshow([uint8(c...
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2015-07-10 12:58:22
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/*
*icvEvalCARTHaarClassifier
*作用：通过计算haar特征，来分配非叶子节点直到出现叶子节点
*/
float icvEvalCARTHaarClassifier( CvIntHaarClassifier* classifier, //内部弱分类器
sum_type* sum, ...
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2015-07-07 13:03:48
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//定义一个宏，宏里面是指针函数
#define CV_INT_HAAR_CLASSIFIER_FIELDS() float (*eval)( CvIntHaarClassifier*, sum_type*, sum_type*, float ); \ //计算分类器haar特征值
void (*sav...
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2015-07-07 11:07:39
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