影响AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计算。选取的特征为矩特征为Haar特征，计算的方法为积分图。 （1）Haar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 ...
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2017-05-24 22:42:49
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之前的文章主要讲解了OpenCV中与检测相关的内容，包括Haar特征、积分图和检测分类器结构；之后的文章将逐步开始介绍训练相关的内容。而本节主要介绍AdaBoost的理论，以及AdaBoost中的DAB与GAB算法，为后续讲解奠定基础。 （一） AdaBoost背景介绍 在了解AdaBoost之前， ...
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2017-03-17 00:02:28
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图像处理之积分图应用四（基于局部均值的图像二值化算法）基本原理
均值法，选择的阈值是局部范围内像素的灰度均值(gray mean)，该方法的一个变种是用常量C减去均值Mean，然后根据均值实现如下操...
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2017-01-05 18:43:10
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考的很基础啊： 1、JPG、BMP区别；与BMP相同格式的有 2、RGB TO gray 3、积分图 4、HOG 5、PCA 6、图像数据增益？ 7、激活函数的作用？ ...
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2016-10-11 20:57:10
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详细介绍了矩形特征和积分图的定义和各种计算公式，从理论和代码两个层面都去验证了原始论文中一些数据。
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2016-09-23 13:24:18
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我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用，Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法，只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联，并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法，这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论。 在2 ...
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2016-09-07 10:32:37
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简单往要付出代价，这个代价可能很大，在opencl环境下编程，与我们在CPU上的传统编程思想有一些差异，这些差异看似微不足道，但往往细节决定成功，就是这些看似微不足道的差异导致同一种算法在GPU和CPU运行效果有着巨大的差别
之前写过一篇文章《基于OpenCL的图像积分图算法实现》介绍了opencl中积分图算法的基本原理(不了解积分图概念的朋友可以先参考这篇文章)，并基于这个基本原理提供了kern...
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2016-06-12 02:52:01
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一、Haar-like特征
Haar特征值反映了图像分度变化的情况。
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...
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2016-05-07 07:16:41
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计算机视觉中，人脸检测（Face Detection）是一项常见的任务。Paul Viola和Michael Jones在《Rapid object detection using a Boosted cascade ofsimple features》一文中提出的快速对象识别算法将人脸检测推向了一个新的高度，这种将Adaboost 和Cascade 算法综合运用的实时人脸检测系统，使人脸检测这项工作具有了更为实际的意义和价值。其中，为了加速Haar特征的计算，他们提出了积分图的概念。...
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2016-01-06 09:13:59
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先看到卷积运算，知道了卷积就是把模版与图像对应点相乘再相加，把最后的结果代替模版中心点的值的一种运算。但是，近来又看到了积分图像的定义，立马晕菜，于是整理一番，追根溯源一下吧。1 卷积图像1.1 源头首先找到了一篇讲解特别好的博文，原文为：卷积贴过正文来看：---------------------...
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2015-10-09 22:41:32
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