haar+adaboost實現人臉識別
1 首先明白什麼是特徵:
特徵 = 畫素經過運算 得到的結果(具體值 向量 矩陣 多維)
2 如何利用特徵區分目標?閾值判決
3 得到判決?機器學習
haar特徵,是一種利用模版對畫素的計算,主要有模版的滑動和模版的縮放
opencv中haar特徵模版有一下的14種
以第乙個模板為例
上面計算特徵的結果是一樣的
乙個模板為一種特徵,乙個縮放比例也為一種特徵
1 將這些特徵優選,挑選強區分能力靠前的那些特徵
弱分類器訓練的過程:
1)對每個特徵f,計算所有訓練樣本的特徵值
2)將特徵值排序
3)對排好序的特徵值:
1計算全部正例的權值和閾值t+
2計算全部負例的權值和閾值t-
opencv學習筆記
總的來說,我們學習影象處理的就是從vs和opencv開始的。而在之前的學習中,我們使用了前人的通過或攝像頭的人臉識別 並順利執行了程式。順理成章地,接下來的階段就是將這些 給 吃透 理解並吸收,掌握其中的知識。下面就是今天對於 中幾個重要組成部分的學習心得總結。一 命名空間 using namesp...
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