首先说一下这个级联分类器，OpenCV中级联分类器是根据VJ 04年的那篇论文（Robust Real-Time Face Detection）编写的，查看那篇论文，知道构建分类器的步骤如下： 1、根据haar-like特征训练多个弱分类器 2、使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个 ...

特征提取之Haar特征一、前言（废话）很久没有写博客了，一晃几年就过去了，为了总结一下自己看的一些论文，以后打算写一些自己读完论文的总结。那么，今天就谈一谈人脸检测最为经典的算法Haar-like特征+Adaboost。这是最为常用的物体检测的方法（最初用于人脸检测），也是用的最多的方法 ...

特征，判决，得到判决 1.什么是haar特征？ 特征 = 某个区域的像素点经过某种四则运算之后得到的结果。 这个结果可以是一个具体的值也可以是一个向量，矩阵，多维。实际上就是矩阵运算 2.如何利用特征 区分目标？ 阈值判决，如果大于某个阈值，认为是目标。小于某个阈值 ...

haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haa ...

参考文献： 【1】Viola P, Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features[C]//Co ...

1. 首先理解L^2(R)的概念 　　L^2(R) 是一个内积空间的概念，表示两个无限长的向量做内积,张成的空间问题。也就是两个函数分别作为一个向量，这两个函数要是平方可积的。L^2(a,b)=<f(x)|g(x)>= ∫g(x)f(x)dx| x=a:b < +∞ [前提 ...

1、Haar-like特征 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 ...

Haar特征介绍（Haar Like Features） 高类间变异性 低类内变异性 局部强度差 不同尺度 计算效率高 这些所谓的特征不就是一堆堆带条纹的矩形么，到底是干什么用的？我这样给出解释，将上面的任意一个矩形放到人脸区域上，然后，将白色区域的像素 ...