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c++ - Viola-Jones 人脸检测方法是如何工作的？

coder 2023-05-31 原文

请用几句话向我解释一下 Viola-Jones 人脸检测方法的工作原理。

最佳答案

Viola-Jones 检测器是一个强大的二元分类器构建了几个弱 探测器 

Each weak detector is an extremely simple binary classifier

在学习阶段，级联的弱检测器被训练，以便 使用 Adaboost 获得所需的命中率/未命中率(或精度/召回率) 为了检测物体，原始图像被分割成几个矩形 补丁，每个补丁都提交到级联

如果一个矩形图像 block 通过所有级联阶段，那么 它被归类为“阳性” 这个过程在不同的尺度上重复

Actually, at a low level, the basic component of an object detector is just something required to say if a certain sub-region of the original image contains an istance of the object of interest or not. That is what a binary classifier does.

基本的弱分类器基于一个非常简单的视觉特征(那些 这种特征通常被称为“Haar-like features”)

类似 Haar 的特征由一个 本地类组成 通过减去 a 的总和来计算的特征 特征的子区域来自剩余的总和 特征区域。


这些特征的特点是计算简单，使用积分图像，计算效率很高。

Lienhart 引入了一组扩展的扭曲 Haar 特征(见图)


这些是扭曲了 45 度的标准 Haar 特征。 Lienhart 最初并没有使用扭曲的棋盘 Haar 特征 (x2y2)，因为它们所代表的对角线元素可以简单地使用扭曲的来表示 功能，但是很明显，也可以实现和使用此功能的扭曲版本。

这些扭曲的 Haar 特征也可以使用扭曲 45 度的积分图像快速有效地计算。唯一的实现问题是 扭曲的特征必须四舍五入为整数值，以便它们与像素边界对齐。此过程类似于缩放 Haar-like 时使用的舍入 较大或较小 window 的功能，但一个区别是 45 度 扭曲特征，用于高度和宽度的整数像素 特征意味着像素的对角坐标将始终在同一对角像素集上


这意味着与垂直和水平标准相比，可用的不同尺寸 45 度扭曲特征的数量显着减少 对齐的特征。

所以我们有类似的东西:

关于公式，使用积分图像的 Haar 类特征的快速计算如下:

最后，here is a c++ implementation使用 ViolaJones.h通过伊万库萨利奇

查看完整的 c++ project go here

关于c++ - Viola-Jones 人脸检测方法是如何工作的？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5808434/

Viola-Jonesampimagedescriptionsectionc++opencv

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