哈爾特徵
（haar-like features）
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哈爾特徵（haar-like features） 是用於物體識別的一種數字影象
特徵。它們因為與哈爾小波轉換 極為相似而得名，是第一種實時的人臉檢測運算元。
歷史上，直接使用影象的強度(就是影象每乙個畫素點的rgb值)使得特徵的計算強度很大。帕帕喬治奧等人提出可以使用基於哈爾小波的特徵而不是影象強度[1]
。維奧拉和瓊斯[2]
進而提出了哈爾特徵。哈爾特徵使用檢測視窗中指定位置的相鄰矩形，計算每乙個矩形的畫素和並取其差值。然後用這些差值來對影象的子區域進行分類。
例如，當前有乙個人臉影象集合。通過觀察可以發現，眼睛的顏色要比兩頰的深。因此，用於人臉檢測的哈爾特徵是分別放置在眼睛和臉頰的兩個相鄰矩形。這些矩形的位置則通過類似於人臉影象的外接矩形的檢測視窗進行定義。
在維奧拉-瓊斯目標檢測框架的檢測階段，乙個與目標物體同樣尺寸的檢測視窗將在輸入影象上滑動，在影象的每乙個子區域都計算乙個哈爾特徵。然後這個差值會與乙個預先計算好的閾值進行比較，將目標和非目標區分開來。因為這樣的乙個哈爾特徵是乙個弱分類器(它的檢測正確率僅僅比隨機猜測強一點點)，為了達到乙個可信的判斷，就需要一大群這樣的特徵。在維奧拉-瓊斯目標檢測框架中，就會將這些哈爾特徵組合成乙個級聯分類器，最終形成乙個強分類群。
哈爾特徵最主要的優勢是它的計算非常快速。使用乙個稱為積分圖的結構，任意尺寸的哈爾特徵可以在常數時間內進行計算。
維奧拉和瓊斯的部分特徵
乙個矩形哈爾特徵可以定義為矩形中幾個區域的畫素和的差值，可以具有任意的位置和尺寸。這種特質也被稱為2矩形特徵（2-rectangle feature）。 維奧拉和瓊斯也定義了3矩形特徵和4矩形特徵。這個值表明了影象的特定區域的某些特性。每乙個特徵可以描述影象上特定特性的存在或不存在，比如邊緣或者紋理的變化。例如，乙個2-矩形特徵可以表明乙個邊界位於乙個亮區域和乙個暗區域之間。
計算矩形陰影部分的畫素和
維奧拉和瓊斯的乙個重要貢獻是使用積分圖[3]
。 積分圖是乙個二維矩形的查詢表，與原始影象具有一樣的尺寸。積分圖的每乙個元素是原始影象在對應位置左上角所有畫素的和。這就使得在任意位置計算任意尺寸的矩形的畫素和時，只需要進行四次查表：
其中點每個哈爾特徵的查詢次數取決於它的定義。維奧拉和瓊斯的2矩形特徵需要六次查詢，3矩形需要八次，而4矩形則需要九次。
蘭哈切和梅迪[4]
提出了傾斜的（45°）哈爾特徵。這種對特徵維度的擴充是為了提公升對物體的檢測。由於這些特徵對一些物體的描述更為適合，這種擴充是有效的。例如，乙個傾斜的特徵可以描述乙個傾斜45°的邊緣。針對這種特徵的計算，也提出了傾斜的積分圖。
^papageorgiou, oren and poggio, "a general framework for object detection", international conference on computer vision, 1998.
^viola and jones, "rapid object detection using a boosted cascade of ****** features", computer vision and pattern recognition, 2001
^
^lienhart, r. and maydt, j., "an extended set of haar-like features for rapid object detection", icip02, pp. i: 900–903, 2002 [
編輯]通過前段時間閱讀opencv的haartraining**，基本掌握了haartraining演算法。現將其中的演算法作一梳理，同時對haartraining的使用方法做一簡要說明。
haartraining演算法總體上以friedman, j. h等人的「additive logistic regression: a statistical view of boosting」為出發點，實現了其中2類分類問題的4種boost演算法：discrete adaboost, real adaboost, logitboost 和gentle adaboost。同時實現了文中第8節additive logistic trees和第9節weight trimming.
friedman, j. h等人只描述了如何訓練乙個強分類器，對於訓練級聯的強分類器（cascade of classifiers），opencv採用的是paul viola等人的「robust real-time face detection」中所述方法。
haartraining採用的是opencv擴充套件的haar特徵，具體描述可參考rainer lienhart等人的「an extended set of haar-like features for rapid object detection」。
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...具體請參考《opencv之_haartraining演算法剖析》。
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周明才（[email protected]）
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