浅析人脸检测之Haar分类器方法一、Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。 目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。Ø基于...
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2014-10-22 21:46:12
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如果你研究过人脸识别，或者对这方面有兴趣，那么你一定听说过Paul Viola。他可以算得上是人脸检测识别的始祖，他的一篇大作《RobustReal-time Object Detection》可以说是人脸识别领域最重要的一篇论文。本文主要就这篇论文展开，介绍Haar特征，积分图，Adaboost等内容。...
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2014-10-03 18:00:04
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OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本号的C++接口除了Haar特征以外也能够使用LBP特征。先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvalua...
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2014-08-22 21:05:49
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接下来开始Haar特征提取算法的解析：
在本算法中，Haar特征选取了6种特征子,代码及解析如下：
6种Haar特征描述子计算如下，接下来分析Haar特征的应用：
//生成Haar特征向量 192维 32*6=192维
void HaarFeatures::GenerateSystematic()
{
float x[] ...
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2014-07-28 00:27:50
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Struct跟踪算法，自适应的一边跟踪，一边检测的跟踪目标物体算法，类似于TLD算法，运用了SVM分类器，HAAR特征等特征提取算法。。。...
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2014-07-27 11:36:56
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在上一篇文章中，我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前两个步骤：1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本2.生成样本描述文件3.训练样本4.目标识别=================今天我们将着重学习第3步：基于haar特征的adaboost级联分类器的训练。若将本步骤看做...
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2014-07-22 22:54:54
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1996年，Ojala老大爷搞出了LBP特征，也即参考文献1。当时好像并未引发什么波澜。到了2002年的时候，老大爷又对LBP的特性进行了总结，产生了参考文献2，这篇文献目前为止引用数目4600+，足见其分量之重了。
到了2004年的时候，Ahonen将LBP特征首次用于人脸检测，即参考文献3。由于该特征的简单易算性，虽然其总体效果不如Haar特征，但速度则快于Haar，所以也得到了广泛的使用。
2007年的时候，中科院的一帮大神将Haar特征计算的积分图方法引入进来，产生了多尺度的LBP特征，也即参考文献...
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2014-07-08 17:51:41
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OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。
先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片...
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2014-07-08 15:38:11
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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。...
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2014-06-27 10:06:55
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本论文主要有三个关键的贡献：使用积分图快速地计算haar特征使用adaboost算法从特征池中现在关键的特征构建分类器级联实现快速的人脸检测haar特征：本论文使用三种简单的矩形特征：由上下（或者左右）邻接的大小相同的两个矩形组成（如下图a），特征值为白的矩形的像素和减去黑的矩形的像素和由上下（或者...
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2014-04-28 03:12:04
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