Haar级联分类器概述

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Haar级联分类器概述

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  • Haar级联分类器是基于Haar-like特征,运用积分图加速计算,并用Adaboost训练的强分类器级联的方法来进行人脸检测。
  • 目前常用Haar-like特征的分类有:
    Haar级联分类器概述
图1. Haar-like特征分类
  • 首先定义每个Haar-like特征的特征值 f i f_i fi为:
    featurevalue i = _{i}= i= weight white ∑ p ∈  wite  p \sum_{p \in \text { wite }} p p wite p - weightblack ∑ p  Eblack  p \sum_{p \text { Eblack }} p p Eblack p
    f i f_i fi=白色区域像素-黑色区域像素,weight为权重值,其是为了白、黑两种矩形区域的像素数目一致,保证在灰度绝对均匀的地方其特征值是0。
  • Haar-like特征的值经过运算可以反映该区域的灰度变化情况,将一副输入图像的每一个区域也做类似的运算后与训练集中图像的Haar-like特征值对比,如图2所示,根据生活实际我们有以下常识:在人脸上鼻梁两边部位的颜色比鼻梁处更深,两个眼睛部位的颜色比旁边脸颊处更深等,所以可以据此判断输入图像是否具有人脸特征。
    Haar级联分类器概述
图2. Haar-like特征在人脸图中的应用
  • 特征模板经过平移、伸缩变换得到一系列新的矩形特征。矩形特征根据其类型、位置和大小的不同,可以在一副图像中可以生成非常多的矩形特征从而增大了计算压力,所以需要运用积分图的方法来提高特征值的计算效率。
  • 积分图的构造方式是:位于图像 ( i , j ) (i,j) (i,j)处的积分图 i i ( i , j ) ii(i,j) ii(i,j)是该处左上角方向所有像素 f ( k , l ) f(k,l) f(k,l)的和:integral_image ( i , j ) = i i ( i , j ) = ∑ k ≤ i , l ≤ j f ( k , l ) (i, j)=i i(i, j)=\sum_{k \leq i, l \leq j} f(k, l) (i,j)=ii(i,j)=ki,ljf(k,l)
  • 积分图在图像各个点的处上储存了其左上角所有像素的和,下面是对图像中某一区域运用积分图计算Haar-like特征来得到其特征值:
    Haar级联分类器概述
图3. 矩形特在坐标中的表示

区域A的像素值为: i i ( 5 ) + i i ( 1 ) − i i ( 2 ) − i i ( 4 ) ii(5) + ii(1) - ii(2) - ii(4) ii(5)+ii(1)ii(2)ii(4)
区域B的像素值为: i i ( 6 ) + i i ( 2 ) − i i ( 5 ) − i i ( 3 ) ii(6) + ii(2) - ii(5) - ii(3) ii(6)+ii(2)ii(5)ii(3)
该矩形特征的特征值为: i i ( 5 ) + i i ( 1 ) − i i ( 2 ) − i i ( 4 ) − [ i i ( 6 ) + i i ( 2 ) − i i ( 5 ) − i i ( 3 ) ] = [ i i ( 5 ) − i i ( 4 ) ] + [ i i ( 3 ) − i i ( 2 ) ] − [ i i ( 2 ) − i i ( 1 ) ] − [ i i ( 6 ) − i i ( 5 ) ] \begin{array}{l} ii(5) + ii(1) - ii(2) - ii(4) - \left[ {ii(6) + ii(2) - ii(5) - ii(3)} \right]\\ = \left[ {ii(5) - ii(4)} \right] + \left[ {ii(3) - ii(2)} \right] - \left[ {ii(2) - ii(1)} \right] - \left[ {ii(6) - ii(5)} \right] \end{array} ii(5)+ii(1)ii(2)ii(4)[ii(6)+ii(2)ii(5)ii(3)]=[ii(5)ii(4)]+[ii(3)ii(2)][ii(2)ii(1)][ii(6)ii(5)]文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-470189.html

  • 对于 m m m个正、负样本图像中的某个固定特征fi计算出每张图像该特征的特征值,将计算出的 m m m个特征值进行排序和打标识,然后根据上节(基于AdaBoost级联分类器的人脸/眼睛位置检测算法概述)1.中的原理取到最优阈值并获得该特征下的最优弱分类器,根据上节2.和3.原理来训练出该特征的强分类器,最终通过级联的方式获得Haar级联分类器。下图为运用Haar级联分类器来检测人脸的过程:
    Haar级联分类器概述
图4. Haar级联分类器检测人脸过程

到了这里,关于Haar级联分类器概述的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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