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基于haar特征+adboost分类器的人脸检测算法----haar特征

3 扩展haar 特征 Haar特征最先由Paul Viola等人提出,后经过Rainer Lienhart等扩展引入45°倾斜特征Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心和对角线特征组合成特征模板。 ? 图3 扩展haar特征 如图3所示,为haar特征定义为特征原型,特征原型在待检测图像中的位置和尺寸可以变化,经过变化产生的特征定义为矩形特征。所以一个监测窗口可产生大量的矩形特征。 图4 haar特征在图像中演示 Haar特征值主要由三个关键因素决定: 1,当前haar特征模板 2,模板中矩形所在的位置 3,矩形模板的尺寸。 不同模板的Haar特征数量(24x24窗口)如下表1: 表1不同haar特征值的数量(24X24窗口) ?

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人脸识别的原理——Haar 特征

1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。 Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板,特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。 Lienhart R.等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展,扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征,如图 1所示。 图 1 扩展后的 Haar 特征 Haar 特征的提取简单来说就是通过不断改变模板的大小、位置和类型,将白色矩形区域 像素之和减去黑色矩形区域像素之和,从而得到每种类型模板的大量子特征 提取目标图像的 Haar 特征需要计算多个尺度矩形的和。

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    Haar-like特征提取原理

    但是Haar-like本质上只是一种特征提取算法,下面我们只从特征提取的角度聊一聊Haar-like。它一共涉及到3篇经典的论文。 ---- 基本haar特征 最原始的Haar-like特征在2002年的《A general framework for object detection》提出,它定义了四个基本特征结构,如下A,B,C Haar-like特征提取过程就是利用上面定义的窗口在图像中滑动,滑动到一个位置的时候,将窗口覆盖住的区域中的白色位置对应的像素值的和减去黑色位置对应的像素值的和,得到的一个数值就是haar特征中一个维度 ---- 扩展haar特征 在基本的四个haar特征基础上,文章《An extended set of Haar-like features for rapid object detection》对其做了扩展 Haar特征

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    人脸Haar特征与快速计算神器:积分图

    借iPhoneX的东风,今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征Haar特征,并讲解如何快速计算待检测图像对应的积分图。 ? 将计算出的特征送到人脸分类器(本文主要讲解Haar特征及其计算,分类器的训练不涉及)中进行判断,通过筛选的区域则判断为人脸,反之则不是人脸。 那么,这个特征如何表示呢? Viola、Lienhart等大牛提出了Haar特征。 ? 其实,Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形区域内所有像素值的和减去白色矩形区域内所有像素值的和,得到的值称为人脸特征值,如果Haar矩形放到非人脸区域,那么计算出的值和人脸特征值是不一样的。 但是,在实际使用Haar特征的过程中我们发现,Haar矩形特征是与矩形模版类别、矩形位置和矩形大小这三个变量的函数。

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    vehicleDectection with Haar Cascades

    see Release Notes for more info) Hello everyone, An easy way to perform vehicle detection is by using Haar The haar-cascade cars.xml was trained using 526 images of cars from the rear (360 x 240 pixels, no scale For more information, please see: Train Your Own OpenCV Haar Classifier http://coding-robin.de/2013/ 07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html https://github.com/mrnugget/opencv-haar-classifier-training Automatic Detection of Cars in Real Roads using Haar-like Features (PDF) Some additional resources:

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    HAAR人脸检测

    算法:HEAR人脸检测是构造能够区分包含人脸实例和不包含人脸实例的分类器。这些实例称为“正类”(包含人脸图像)和“负类”(不包含人脸图像)。

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    AI人脸检测技术背后的工作原理,以及Haar-Like特征算法

    2.基于特征 基于特征的方法是通过提取人脸的结构特征来定位人脸。它首先作为分类器进行训练,然后用于区分面部和非面部区域。这个想法是为了克服我们对面孔的本能知识的限制。 一般来说,基于外观的方法依赖于统计分析和机器学习的技术来寻找人脸图像的相关特征。 这种方法也用于人脸识别的特征提取。 基于外观的模型进一步分为用于人脸检测的子方法,如下所示: 基于特征脸 用于人脸识别的基于特征脸的算法,它是一种使用主成分分析有效地表示人脸的方法。 4)下一步是使用 Haar-Like 特征算法,该算法由 Voila 和 Jones 提出用于人脸检测。该算法用于查找帧或图像中人脸的位置。 haar-like算法也用于对图像中的物体进行特征选择或特征提取,借助边缘检测、线检测、中心检测来检测图片中的眼睛、鼻子、嘴巴等。 它用于选择图像中的基本特征并提取这些特征进行人脸检测。

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    Haar人脸分类

    from skimage.feature import draw_haar_like_feature from skimage.feature import haar_like_feature_coord roc_curve, auc, roc_auc_score def extract_feature_image(img,feature_type,feature_coord=None): #定义提取图像特征函数 ii=integral_image(img) return haar_like_feature(ii,0,0,ii.shape[0],ii.shape[1],feature_type= (image,0,0,images.shape[2],images.shape[1],[feature_coord[idx_sorted[idx]]])#绘制Haar特征人脸 ax.imshow 人脸分类是首先定义感兴趣的区域来提取所有可能的特征,然后,计算该感兴趣的区域的积分图像以非常快速地计算所有可能的特征,最后,利用随机森林集成分类器寻找人脸分类中最重要的Haar特征保持验证数据集的准确性

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    opencv-haar-classifier-training

    Training OpenCV Haar classifier CODE:OpenCV Haar classifier TRAIN YOUR OWN OPENCV HAAR CLASSIFIER What we need in order to do that is called a "cascade classifier for Haar features" to point OpenCV at Here's the good news: we can generate our own cascade classifier for Haar features. If all goes well, you should see something like this: IN CLOSING OpenCV, Haar classifiers and image REFERENCES: OpenCV Documentation - Haar Feature-based Cascade Classifier for Object Detection OpenCV

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    小波变换三之Haar变换

    小波变换三之Haar变换 什么是基(Basis) 数学上有一个常用神秘专有名词“基”,那么什么是“基”呢? Haar小波基 其实,小波变换也是有“基”的。我们先直观来看,然后给出形式化的定义。 可以看到Haar小波基都是正交的(与除了自己以外的其它基的內积为0),而且都经过了单位化(模为1)。 \\end{cases} 不止对于Haar小波,任何小波的基都是对其母小波和父小波缩放和平移后的集合。 感兴趣的朋友可以在下面的网址中查看一下,如何对小波函数进行缩放和平移:Haar Functions(

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    小波变换二之Haar变换

    Haar变换 这是小波变换的第二篇,我们继续谈Haar变换。在第一篇中,我们介绍了一位情况下的Haar变换,这篇博文中主要介绍二维Haar变换。 最后,通过一个图像压缩的案例说明二维Haar变换的应用。 步骤是这样的:(1)首先,沿着矩阵的每一行做一维的Haar变换;(2)然后,沿着矩阵的每一列做一维的哈尔变换;(3)对于每个低频分量矩阵(近似信息)重复步骤(1)和(2)直到完成指定的等级划分。 明白了基本原理,下面我们来进行实际计算,对于fff,(如果不清楚如何做一维高频和低频分解,可参看博文《小波变换一之Haar变换》) 第一次行分解得到低频信息L=[3211213213232527262] 实例演示 这里我们通过对一张图片做Haar变换,然后我们去掉其高频信息部分,实现对图像的压缩。 下面是进行了三次分解,然后分别过了到第一层的高频信息和第一层兼第二层的高频信息的效果!

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    小波变换一之Haar变换

    invite_code=1roiym8d609t1 Haar变换 案例一简单一维信号变换 下面是一个一维信号(一组数):f={2,2,2,4,4,4}f = \{2, 2, 2, 4, 4, 4\}f= 22,32,42,0,−2,0}tf = \{2\sqrt{2}, 3\sqrt{2}, 4\sqrt{2}, 0, -\sqrt{2}, 0\}tf={22​,32​,42​,0,−2​,0} 这就是传说中的Haar aaa和ddd相减,求平均,然后乘以2\sqrt{2}2​) 我们可以得到结果if={2,2,2,4,4,4}if = \{2, 2, 2, 4, 4, 4\}if={2,2,2,4,4,4} 这样就是Haar 我们可以通过案例一种描述的方法进行Haar变换,我们这里对f(t)f(t)f(t)信号进行两次Haar变换,如下图所示: ? 变换的结果如下(感兴趣的朋友可以使用Mathematica或者MATLAB是一样,这两个数学软件都提供了对Haar变换的直接支持): ? 好了,这一节先到这里,我们以后有时间慢慢聊!

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    基于Adaboost算法的人脸检测分类器

    一、算法要点 1.1 Haar分类器训练步骤 Haar分类器=Haar特征+积分图方法+Adaboost+级联。 二、Haar原理解析 2.1 Haar特征 Haar特征包含三种:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。每种分类器都从图片中提取出对应的特征。 2.2 积分图构建 在一个图像窗口中,可以提取出大量的Haar矩形特征区域,如果在计算Haar特征值时,每次都遍历矩形特征区域,将会造成大量重复计算,严重浪费时间。 所以,正是由于样本中Haar特征值分布不均匀,导致了不同Haar特征分类效果不同。 显而易见,对正负样本区分度越大的特征分类效果越好,即红色曲线对应图中的的左边Haar特征分类效果好于右边Haar特征

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    论文记录 - A General Framework for Object Detection

    主要是利用图片的 Haar wavelets (小波)特征 + SVM 来进行目标检测,这在当时是很 novel 的一个方法。 论文中的 Haar-wavelet 特征也是 Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 这篇论文中提出的 Haar 特征的前身。 (边缘检测提取到的特征并不能很好的定义一个类别的特征) 本篇论文主要应用提出的 Haar 小波表示方法对人脸和行人进行目标检测。 Haar 小波正是沿着不同方向编码这样的关系的一种方法。 上图(1)中所示就是三种不同的非标准 Haar 小波的类型,包括垂直,水平和对角方向。

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    特征工程之特征缩放&特征编码

    (上) 特征工程之数据预处理(下) 本篇文章会继续介绍特征工程的内容,这次会介绍特征缩放和特征编码,前者主要是归一化和正则化,用于消除量纲关系的影响,后者包括了序号编码、独热编码等,主要是处理类别型、文本型以及连续型特征 ---- 3.2 特征缩放 特征缩放主要分为两种方法,归一化和正则化。 本质是因为独热编码之后的特征的表达能力较差。该特征的预测能力被人为的拆分成多份,每一份与其他特征竞争最优划分点都失败。最终该特征得到的重要性会比实际值低。 那么什么时候需要采用特征离散化呢? 这背后就是需要采用“海量离散特征+简单模型”,还是“少量连续特征+复杂模型”的做法了。 对于线性模型,通常使用“海量离散特征+简单模型”。 假设有连续特征j ,离散化为 N个 0/1 特征;连续特征 k,离散化为 M 个 0/1 特征,则分别进行离散化之后引入了 N+M 个特征

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    特征工程 特征处理

    前言:本文介绍了特征处理中的特征缩放、选择和降维,并用代码演示特征缩放中的标准化法和区间缩放法。 特征缩放 特征值缩放: ? 特征值的缩放‐‐标准化法: ? 特征值的缩放‐‐区间缩放法: ? 特征值的归一化: ? 归一化即将一行特征的坐标转换成一个不含量纲(单位)的“单位向量”。 缺失特征值的弥补计算: ? 创建多项式特征: ? 特征选择方法1‐‐方差选择法: ? 特征选择方法2‐‐皮尔森相关系数法: ? 特征选择方法3‐‐基于森林的特征选择: ? 特征选择方法4‐‐递归特征消除法: ? 主成成分分析将鸢尾花数据集中的四个特征转换为两个重要的特征,并可以将特征转换成二维的数据在平面上进行展示。

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    人脸识别的原理——这样学习最简单(文末有免费送书活动)

    1.Haar 特征          人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。 Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板,特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。 Lienhart R.等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展,扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征,如图 1所示。 图 1     扩展后的 Haar 特征     Haar 特征的提取简单来说就是通过不断改变模板的大小、位置和类型,将白色矩形区域 像素之和减去黑色矩形区域像素之和,从而得到每种类型模板的大量子特征 提取目标图像的 Haar 特征需要计算多个尺度矩形的和。

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