该特征常和AdaBoost结合用于识别人脸。Haar特征很简单，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 ...
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2018-10-08 17:21:44
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目标检测（object detection）的基本思路： 检测（detection）+ 定位（localization） 目标检测在很多场景有用，如无人驾驶和安防系统。 传统方法 特征提取算法（如：haar特征，HOG特征）+分类器（如：svm） 深度学习方法 R-CNN (Regions with ...
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2018-09-06 22:52:21
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简介 AdaBoost算法的人脸检测算法包含的主要工作：（1）通过积分图快速求得Haar特征；（2）利用AdaBoost算法从大量的特征中选择出判别能力较强的少数特征用于人脸检测分类；（3）提出一个级联结构模型，将若干个弱分类器集成一个强分类器，其能够快速排除非人脸区域，提高算法的检测速度。 2. ...
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2018-09-06 20:35:01
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1.什么是Haar特征 Haar特征是一种反映人脸灰度差异的矩形特征，因其与Haar小波类似而得名。 2.什么是Haar小波 Haar小波： 定义 其波形图为 由图2.1可以看出，Haar小波可以看作二值分类问题，如同Haar矩阵特征非黑即白，故Haar矩阵特征又称为类Haar特征。 3.Haar特 ...
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2018-08-21 16:02:29
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haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml haarcascade_frontalface_a ...
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2018-05-20 15:30:00
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经过测试得出以下结论：1、传统的目标检测算法主要有以下几种：（1）基于Boosting框架：Haar/LBP/积分HOG/ACFfeature+Adaboost（2）基于SVM：HOG+SVMorDPM等（3）模版匹配（特殊情况下可以用到）人工特征和LBP，HAAR特征级联分类器容易出现找不到目标的情况，但是优点是响应速度快，硬件投入低，训练模型快速因为有时候找不到目标所以舍弃。2、现在采用深度学
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2018-03-14 11:20:34
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2017-08-16 14:03:52
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http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/7453987 之前运行haar特征的adaboost算法人脸检测一直出错，加上今天的HOG&SVM行人检测程序，一直报错。 今天总算发现自己犯了多么白痴的错误——是因为外部依赖项lib文件没有添加完整，想 ...
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2017-07-27 20:05:10
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这是《opencv2.4.9tutorial.pdf》的objdetect module的唯一一个例子。 在OpenCV中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器，然后就是检测就行。在opencv中，“opencv/sources/data中就有内置训练好的：基于haar特征的级联 ...
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2017-07-01 15:24:01
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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/itismelzp/article/details/50379359 首先上两张图。 现在要对上面两张图进行人脸识别。 一、Haar特征分类器介绍 Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼 ...
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2017-06-24 13:12:13
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