首先說一下這個級聯分類器，OpenCV中級聯分類器是根據VJ 04年的那篇論文（Robust Real-Time Face Detection）編寫的，查看那篇論文，知道構建分類器的步驟如下： 1、根據haar-like特征訓練多個弱分類器 2、使用adaboost算法將多個弱分類器組合成一個 ...

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 ...

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 ...

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

參考文獻： 【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) 是一個內積空間的概念，表示兩個無限長的向量做內積,張成的空間問題。也就是兩個函數分別作為一個向量，這兩個函數要是平方可積的。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 ...

Haar特征介紹（Haar Like Features） 高類間變異性 低類內變異性 局部強度差 不同尺度 計算效率高 這些所謂的特征不就是一堆堆帶條紋的矩形么，到底是干什么用的？我這樣給出解釋，將上面的任意一個矩形放到人臉區域上，然后，將白色區域的像素 ...