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文檔簡(jiǎn)介

2013/3/25數(shù)據(jù)挖掘之基于Haar特征提取的人臉檢測(cè)主要內(nèi)容相關(guān)概念介紹人臉檢測(cè)的步驟核心代碼人臉檢測(cè)前后對(duì)照?qǐng)D效果演示

相關(guān)概念介紹

AdaBoost人臉檢測(cè)訓(xùn)練算法速度很重要的兩方面是特征選取和特征計(jì)算。選取的特征為矩特征-Haar特征，計(jì)算的方法為積分圖。

下面就簡(jiǎn)要介紹Haar特征以及積分圖的相關(guān)概念。Haar特征

Haar特征分為三類：邊緣特征、線性特征、中心特征和對(duì)角線特征，組合成特征模板。特征模板內(nèi)有白色和黑色兩種矩形，并定義該模板的特征值為白色矩形像素和減去黑色矩形像素和。在確定了特征形式后Harr-like特征的數(shù)量就取決于訓(xùn)練樣本圖像矩陣的大小，特征模板在子窗口內(nèi)任意放置，一種形態(tài)稱為一種特征，找出所有子窗口的特征是進(jìn)行弱分類訓(xùn)練的基礎(chǔ)。積分圖積分圖(IntegralImage)主要的思想是將圖像從起點(diǎn)開(kāi)始到各個(gè)點(diǎn)所形成的矩形區(qū)域像素之和作為一個(gè)數(shù)組的元素保存在內(nèi)存中，當(dāng)要計(jì)算某個(gè)區(qū)域的像素和時(shí)可以直接索引數(shù)組的元素，不用重新計(jì)算這個(gè)區(qū)域的像素和，從而加快了計(jì)算?！胺e分圖"能夠在多種尺度下，使用相同的時(shí)間來(lái)計(jì)算不同的特征，因此大大提高了檢測(cè)速度。

人臉檢測(cè)的目的就是從圖片中找出所有包含人臉的子窗口，將人臉的子窗口與非人臉的子窗口分開(kāi)。大致步驟如下：(1)在一個(gè)20*20的圖片提取一些簡(jiǎn)單的特征（稱為Harr特征），如下圖所示。人臉檢測(cè)的步驟它的計(jì)算方法就是將白色區(qū)域內(nèi)的像素和減去黑色區(qū)域，因此在人臉與非人臉圖

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