algorithm - 如何在 Viola Jones 人脸检测算法中使用 Haar 特征结果

Question

我正在尝试了解 Viola-jones 人脸检测算法。在论文中，他们提到在 24x24 像素图像中可以有 160k 加 haar 特征。

我正在努力理解如何确定弱分类器。例如，如果我有 10k 张图像，面孔 + 非面孔。我在整组图像上交换了一个 Haar 特征。现在既然特征的结果是一个整数值（白色区域和灰色区域之和之间的差），我们如何使用这个整数值来确定它是否正确分类了人脸或非人脸图像。

感谢阿里·乌梅尔

Answer 1

对于每个类似 Haar 的特征，都有一个指示接受或拒绝的阈值。例如，阈值可能表示暗区和亮区之间的差异必须大于 10，才能在此位置存在人脸。

Haar-like 特征处于非常低的检测水平。它们只会帮助您快速消除可能性。您必须对系统进行训练，以了解哪些类似 Haar 的特征在决定是否存在面部时最有用。如果您有一个类似 Haar 的特征失败，并且该失败告诉您在当前位置很可能不存在人脸，那么您可以继续到下一个位置，而无需检查所有其他类似 Haar 的特征。当前位置。