級聯分類器訓練
級聯分類器訓練 adaboost分類器由級聯分類器構成，"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在圖像檢測中，被檢窗口依次通過每一級分類器，這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了，全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。 分類器訓練完以后，就可以應用於輸入圖像中 ...
原文：級聯分類器
級聯分類器 cascade detector detector AdaBoost 讀 P. Viola, M. Jones. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features J .CVPR, 筆記 論文的主要貢獻點 提出積分圖 Integral image 的概念。在該論文中作者使用的是Haar like特征，然 ...
2016-09-15 21:34 0 10910 推薦指數：
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Haar分類器使用AdaBoost算法，但是把它組織為篩選式的級聯分類器，每個節點是多個樹構成的分類器，且每個節點的正確識別率很高。在任一級計算中，一旦獲得“不在類別中”的結論，則計算終止。只有通過分類器中所有級別，才會認為物體被檢測到。這樣的優點是當目標出現頻率較低的時候（即人臉在圖像中所占比例 ...
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一、簡介： adaboost分類器由級聯分類器構成，"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在圖像檢測中，被檢窗口依次通過每一級分類器，這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了，全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。 分類器訓練完以后，就可以應用於輸入圖像中 ...