我想创建一个基于级联分类器的对象检测器，唯一的问题是 LBP 和 Haar 特征不是旋转不变的。我首先想到的是以不同的角度旋转训练样本，但我怀疑生成的分类器是否具有良好的质量，此外，对象可能具有拉伸比例。旋转不变检测器有很多，比如iPhone可以实时识别任意方向的人脸，不知道他们是怎么做到的呢？我更愿意为此使用 OpenCV。
问问题
9509 次
4 回答
5
查看https://github.com/nenadmarkus/pico上提供的对象检测框架。
该框架使您能够学习自定义对象检测器（例如，用于查找正面、直立的面部），然后在运行时使用它进行旋转不变检测。
这是通过使用旋转版本的对象检测器在多个不同方向扫描图像来实现的。请注意，这可以在没有级联重新训练或图像重采样的情况下完成，并且它应该在现代机器上实时工作（提供的人脸检测演示可以）。
详细信息在http://arxiv.org/abs/1305.4537上的论文中给出。
于 2014-02-14T14:39:18.817 回答
3
傅立叶描述符是旋转不变量（以及平移和缩放不变量）；然后的想法是在傅里叶描述符结果上训练您喜欢的任何分类器（傅里叶描述符上的 PCA，与 SVM 相关联似乎是一个合乎逻辑的选择）。
于 2013-02-14T17:29:48.720 回答
2
对于匹配的徽标，我认为这是您需要的：http ://www.ijera.com/papers/Vol2_issue5/JW2517421747.pdf
于 2013-02-14T13:50:34.627 回答
1
一些简单的解决方案怎么样......
于 2013-02-14T12:14:10.040 回答