级联分类器训练
级联分类器训练 adaboost分类器由级联分类器构成，"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中 ...
原文：级联分类器
级联分类器 cascade detector detector AdaBoost 读 P. Viola, M. Jones. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features J .CVPR, 笔记 论文的主要贡献点 提出积分图 Integral image 的概念。在该论文中作者使用的是Haar like特征，然 ...
2016-09-15 21:34 0 10910 推荐指数：
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Haar分类器使用AdaBoost算法，但是把它组织为筛选式的级联分类器，每个节点是多个树构成的分类器，且每个节点的正确识别率很高。在任一级计算中，一旦获得“不在类别中”的结论，则计算终止。只有通过分类器中所有级别，才会认为物体被检测到。这样的优点是当目标出现频率较低的时候（即人脸在图像中所占比例 ...
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一、简介： adaboost分类器由级联分类器构成，"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中 ...