人臉檢測和人臉識別都是屬於典型的機器學習的方法,但是他們使用的方法卻相差很大。 對於人臉檢測而言,目前最有效的方法仍然是基於Adaboost的方法。在網上可以找到很多關於Adaboost方法的資料,但基本上是千篇一律,沒有任何新意。給初學者帶了很多不便。建議初學者只需要認真閱讀:北京大學 趙楠 ...
上一節中我介紹了如何使用Opencv自帶的opencv traincascade.exe來做訓練,接下來介紹如何使用訓練生成的cascade.xml模型文件來檢測車臉。 首先需要說明的是我這里的訓練數據是卡口數據是在監控下面的照片,主要為了截取卡口攝像頭拍攝下的照片的車臉部分,如下圖是待檢測圖像: 這里主要基於了opencv中自帶的檢測函數,可以對目標物檢測有一個較好的認識,讀者可以用cmake生 ...
2015-08-30 21:43 2 4694 推薦指數:
人臉檢測和人臉識別都是屬於典型的機器學習的方法,但是他們使用的方法卻相差很大。 對於人臉檢測而言,目前最有效的方法仍然是基於Adaboost的方法。在網上可以找到很多關於Adaboost方法的資料,但基本上是千篇一律,沒有任何新意。給初學者帶了很多不便。建議初學者只需要認真閱讀:北京大學 趙楠 ...
之前做了SVM的車臉檢測,主要是針對車臉,接下來嘗試利用Adaboost和Haar進行車臉的檢測。我利用的主要是opencv中的cascade,其已經把Adaboost相關的算法做成了exe,直接調用就可以了,不像SVM中我們可能需要再調用。如果需要對boost源碼進行修改,可以利用Cmake ...
簡介 OpenCV是一個基於BSD許可(開源)發行的跨平台計算機視覺庫,可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函 ...
Adaboost原理及目標檢測中的應用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一種迭代算法,通過對訓練集不斷訓練弱分類器,然后把這些弱分類器集合起來,構成強分類器。adaboost算法訓練 ...
Adaboost是一種迭代算法,其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器),然后把這些弱分類器集合起來,構成一個更強的最終分類器(強分類器)。Adaboost算法本身是通過改變數據分布來實現的,它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確,以及上次的總體分類的准確率,來確定每個樣本的權 ...
基於haar特征的Adaboost人臉檢測技術 本文主要是對使用haar+Adabbost進行人臉檢測的一些原理進行說明,主要是快找工作了,督促自己復習下~~ 一、AdaBoost算法原理 AdaBoost算法是一種迭代的算法,對於一組訓練集,通過改變其中每個樣本的分布概率,而得到 ...
【1】基礎學習筆記之opencv(1):opencv中facedetect例子淺析 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/22/2411318.html【2】OpenCV學習筆記(二十七)——基於級聯分類器的目標檢測objdect ...
有了haar特征,有了提升性能的積分圖,是不是已經可以很好的解決人臉檢測問題了?答案是:no. 因為,計算每一個特征值的時候速度都大幅提升了,但是,一個小小的24*24是人臉圖像根據不同的位置, 以及不同的縮放,可以產生超過160,000個特征!這個數量太龐大了,所以肯定要舍棄大量的特征 ...