特征提取之Haar特征一、前言（廢話）很久沒有寫博客了，一晃幾年就過去了，為了總結一下自己看的一些論文，以后打算寫一些自己讀完論文的總結。那么，今天就談一談人臉檢測最為經典的算法Haar-like特征+Adaboost。這是最為常用的物體檢測的方法（最初用於人臉檢測），也是用的最多的方法 ...

1.正樣本文件采集： 需要使用到的工具：objectmarker 用於待識別對象的標注，並生成標注文件。需要注意的是，生成完標注文件之后（通常是info.txt文件），用編輯器打開文件，將所有路徑信息刪除，只保留文件名和其對應的標注信息，修改完成之后，將文件保存為sample_pos.dat ...

　　　　　　　　基於Haar特征的Adaboost級聯人臉檢測分類器 基於Haar特征的Adaboost級聯人臉檢測分類器，簡稱haar分類器。通過這個算法的名字，我們可以看到這個算法其實包含了幾個關鍵點：Haar特征、Adaboost、級聯。理解了這三個詞對該算法基本就掌握 ...

轉自：http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 一、Haar分類器的前世今生 人臉檢測屬於計算機視覺的范疇，早期人們的主要研究方向是人臉識別，即根據人臉來識別人物的身份，后來在復雜背景下的人臉檢測 ...

http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/36896451 引言 Haar分類器又稱Viola-Jones識別器，是Viola和Jones分別在2001年的《Rapid Object Detection using ...

特征，判決，得到判決 1.什么是haar特征？ 特征 = 某個區域的像素點經過某種四則運算之后得到的結果。 這個結果可以是一個具體的值也可以是一個向量，矩陣，多維。實際上就是矩陣運算 2.如何利用特征 區分目標？ 閾值判決，如果大於某個閾值，認為是目標。小於某個閾值 ...

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

1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等應用於人臉表示，Viola和Jones在此基礎上，使用3種類型4種形式的特征。 Haar特征分為三類：邊緣特征、線性特征、中心特征和對角線特征，組合成特征模板。特征模板內有白色和黑色兩種矩形 ...