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文檔簡介
基于Hog的人臉檢測案例描述01任務案例目標02任務案例分析03任務案例實施04任務1案例描述1案例描述本案例將通過dlib庫來實現(xiàn)Hog特征的人臉檢測。Hog特征的人臉檢測是目前計算機視覺、模式識別領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案例目標案例目標溫習Hog特征檢測的基礎知識和操作流程;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行人臉檢測。23案例分析案例分析dlib實現(xiàn)的人臉檢測方法便是基于圖像的Hog特征,綜合支持向量機算法實現(xiàn)的人臉檢測功能,該算法的大致思路如下:(1)對正,負樣本(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)利用支持向量機算法訓練正負樣本,顯然這是一個二分類問題,可以得到訓練后的模型;(3)利用該模型進行負樣本難例檢測,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:對訓練集里的負樣本不斷進行縮放,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樣本中;(4)集合難例樣本重新訓練模型,反復如此得到最終分類模型。34案例實施4案例實施加載人臉正臉分類器。detector=dlib.get_frontal_face_detector()dets=detector(gray
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