[轉] 淺析人臉檢測之Haar分類器方法：Haar特征、積分圖、 AdaBoost 、級聯
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 ...
原文：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 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了。 算法要點 Haar分類器 Haar like特征 積分圖方法 AdaBoost 級聯 Haar分類器算法的要點如下： a 使用Haa ...
2019-04-16 19:21 2 1472 推薦指數：
相關推薦
OpenCV人臉檢測（級聯分類器）
運行環境 visual studio 2017（2019也可） opencv3.4（410也可） xml文件 從OpenCV目錄里找 C:\OpenCV4.0\opencv\sources\data\haarcascades 這里也有其它目標檢測的xml ...
基於haar特征的Adaboost人臉檢測技術
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 ...
淺析人臉檢測之Haar分類器方法
[補充] 這是我時隔差不多兩年后, 回來編輯這篇文章加的這段補充, 說實話看到這么多評論很是驚訝, 有很多評論不是我不想回復, 真的是時間久了, 很多細節我都忘記了, 無力回復, 非常抱歉. ...
第九節、人臉檢測之Haar分類器
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需求越來越大，人臉檢測也逐漸作為一個單獨的研究方向發展起來。 目前人臉檢測的方法主要有兩大類：基於知識和基於統計。 基於知識的方法：主要利用先驗知識將人臉看作器官特征的組合 ...
淺析人臉檢測之Haar分類器方法
原帖地址：http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 由於工作需要，我開始研究人臉檢測部分的算法，這期間斷斷續續地學習了Haar分類器的訓練以及檢測過程，在這里根據各種論文、網絡資源的查閱以及對代碼 ...
AdaBoost級聯分類器
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 ...
Opencv——級聯分類器（AdaBoost）
API說明： 利用opencv自帶的數據進行人臉檢測： 進階：人眼檢測 級聯分類器+模板匹配提高檢測的穩定性，實現眼睛的追蹤： 自定義級聯分類器的訓練和使用：待續 命令行參數： -vec ...