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我想训练一个用于人脸检测的数据集。

我将使用 LBP 作为弱分类器,并使用 Adaboost 将它们提升为一个强分类器。

我有正样本和负样本。它们的大小为 18x18 像素。我将每张图片分成 9 个子区域。在每个块中,我正在计算每个像素的 LBP 值。并以块为单位计算它们的频率。所以每个块有 256 个值作为频率。

我的问题是,我如何在 Adaboost 中使用 LBP?Adaboost 需要一个弱分类器,但 LBP 本身无法对图像进行分类。如何修改 Adaboost 以从每个块中选择最重要的值?

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您需要将 LBP 转换为返回布尔值、+1/-1 或浮点数的东西,具体取决于您使用的 AdaBoost 的风格。人们通常通过对浮点值应用阈值来实现这一点。然后你可以将它作为 AB 中的弱分类器使用。如果更详细地描述你的 LBP 计算,我可以告诉你更多。

于 2013-05-20T18:09:23.590 回答