計算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)課件：基于Hog的目標(biāo)檢測_第1頁
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文檔簡介

基于Hog的人臉檢測案例描述01任務(wù)案例目標(biāo)02任務(wù)案例分析03任務(wù)案例實(shí)施04任務(wù)1案例描述1案例描述本案例將通過dlib庫來實(shí)現(xiàn)Hog特征的人臉檢測。Hog特征的人臉檢測是目前計算機(jī)視覺、模式識別領(lǐng)域很常用的一種描述圖像局部紋理的特征。它的主要思想是在一副圖像中，局部目標(biāo)的表象和形狀能夠被梯度或邊緣的方向密度分布很好地描述。其本質(zhì)為：梯度的統(tǒng)計信息，而梯度主要存在于邊緣的地方。2案例目標(biāo)案例目標(biāo)溫習(xí)Hog特征檢測的基礎(chǔ)知識和操作流程；調(diào)用dlib庫中的Hog特征檢測器；使用Hog特征檢測器對圖片進(jìn)行人臉檢測。23案例分析案例分析dlib實(shí)現(xiàn)的人臉檢測方法便是基于圖像的Hog特征，綜合支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)的人臉檢測功能，該算法的大致思路如下：（1）對正，負(fù)樣本(即包含人臉的圖像)數(shù)據(jù)集提取Hog特征，得到Hog特征描述子；（2）利用支持向量機(jī)算法訓(xùn)練正負(fù)樣本，顯然這是一個二分類問題，可以得到訓(xùn)練后的模型；（3）利用該模型進(jìn)行負(fù)樣本難例檢測，也就是難分樣本挖掘(hard-negtivemining)，以便提高最終模型的分類能力。具體思路為：對訓(xùn)練集里的負(fù)樣本不斷進(jìn)行縮放，直至與模板匹配位置。通過模板滑動窗口搜索匹配（該過程即多尺度檢測過程），如果分類器誤檢出非人臉區(qū)域則截取該部分圖像加入到負(fù)樣本中；（4）集合難例樣本重新訓(xùn)練模型，反復(fù)如此得到最終分類模型。34案例實(shí)施4案例實(shí)施加載人臉正臉分類器。detector=dlib.get_frontal_face_detector()dets=detector(gray

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