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如您所知，LBP 是人脸检测的强大功能。通常，SVM 或其他类似的分类器用于此特征的分类目的。但在一些论文中，使用了像 AdaBoost 这样的 Adaptive Boosting 方法。使用具有类似 haar 特征的 AdaBoost 是很清楚的，因为每个弱分类器都是一个类似 haar 的特征，具有 [x,y,w,h] 我们为它计算 [阈值, 极性]。但是在 LBP 的情况下，我不明白应该使用什么结构？我阅读了这篇论文，它将 LBP（实际上是 LGP）应用于训练图像的每个像素，并为每个特征计算了一个直方图。但是我们如何使用 AdaBoost 和一堆直方图呢？

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Opencv 中有一个具有 LBP 功能的 Haarcascade。您可以使用它或查看代码以了解它是如何为 LBP 功能完成的。

于 2012-08-22T21:39:46.407 回答