目标检测：分类器训练详解

"该资源主要涉及的是分类器的训练过程，特别是用于图像检测的级联分类器，通过boosting技术构建。" 分类器训练是机器学习领域中的一个重要环节，尤其在计算机视觉中，如目标检测任务。级联分类器是一种有效的训练模型，它由多个简单的分类器串联组成，每个简单分类器都有助于逐步过滤掉非目标区域。训练的基本步骤包括样本创建、分类器训练以及使用训练好的分类器进行目标检测。 1. 样本的创建： - 正例样本：代表我们想要检测的目标，比如人脸或手势。所有正例样本需被归一化到相同尺寸，以便于特征提取和训练。 - 反例样本：包含除目标之外的所有其他内容，用于表示非目标区域。反例样本的来源广泛，只需确保它们不包含目标特征。背景描述文件用于指定反例样本的路径。 2. 训练分类器： - 利用Harr特征作为样本的描述符，这些特征在图像处理中常用且能有效表达局部结构。 - 采用boosting技术，如Discrete Adaboost、Real Adaboost、Gentle Adaboost或Logitboost，来组合多个弱分类器形成强分类器。每个弱分类器都是基于样本集的自我训练结果，通过调整权重以优化整体性能。 - 级联分类器的构造意味着样本先通过前几层的简单分类器，大量非目标区域在此阶段被排除，只有通过所有级别的样本才被认为是目标区域。 3. 目标检测： - 使用训练好的分类器，对输入图像进行扫描。通常通过滑动窗口技术遍历图像的每一个位置，检查每个位置是否包含目标。 - 分类器对每个窗口进行评估，输出1表示检测到目标，0则表示未检测到。 - 为了适应不同大小的目标，分类器应设计为可缩放，以避免直接改变图像大小带来的计算负担。通过使用不同比例的搜索窗口进行多次扫描，可以检测到不同尺寸的目标。 总结来说，这个资源描述了一个基本的目标检测系统，通过分类器训练和级联结构实现高效的目标识别。这种方法在实际应用中，如人脸识别、行为识别等领域有着广泛的应用。