Haar特征如何训练若分类器
时间: 2023-06-11 10:09:42 浏览: 67
Haar特征分类器的训练通常分为以下几个步骤:
1. 收集正负样本,即包含目标物体和不包含目标物体的图像样本,通常需要大量的样本来保证分类器的准确性。
2. 提取Haar特征,Haar特征是以矩形区域的像素值之和为基础的,可以通过计算不同大小、不同位置、不同方向的矩形区域像素之和得到,提取Haar特征后需要将其转换为一个特征向量。
3. 使用Adaboost算法来训练分类器,Adaboost算法是一种集成学习算法,它可以组合多个弱分类器来构建一个强分类器,具体来说,Adaboost算法会对每个弱分类器进行权重分配,使得分类错误率低的弱分类器具有更高的权重,然后将所有弱分类器的结果进行加权投票来得到最终的分类结果。
4. 使用Cascade分类器来加速检测过程,Cascade分类器是一种多级分类器,它将所有的Haar特征分类器按照不同的阈值和权重组合成多个级别,每个级别都有一个不同的错误率和能力,当一个图像被分类器检测时,Cascade分类器会按照级别依次进行检测,如果一个级别的分类器不能检测到目标物体,那么就可以直接跳过该级别,从而提升检测速度。
相关问题
Haar 特征的级联分类器
Haar特征的级联分类器是一种基于Haar特征和Adaboost算法的人脸检测分类器。该算法通过计算图像中不同区域的Haar特征,并使用级联分类器进行筛选,来确定是否存在人脸。Haar特征是一种简单的特征,只需计算像素的和,同时还使用了积分图进行加速。级联分类器的设定使得大量没有人脸的子窗口被抛弃,从而提高了检测速度。虽然在人脸识别效果上可能没有其他算法高,但在速度方面具有优势。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器](https://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/34842233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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简述Haar特征的级联分类器
A:Haar特征的级联分类器是一种基于Haar特征的检测器,用于在图像中检测目标物体。它是由一系列级联的分类器组成的,每个分类器由多个弱分类器组成,通过二进制分类器的方式来判断目标物体是否存在。级联分类器在检测目标时具有效率高、准确率高的特点,这是因为级联分类器具有多级分类、多个特征和快速拒绝非目标的特性。在使用Haar特征的级联分类器进行目标检测时,需要首先提取图像特征,然后使用AdaBoost算法来训练每个弱分类器,并将所有弱分类器组合成级联分类器,从而实现目标检测。
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