我已经阅读了有关 Viola-Jones 对象检测方法的论文,并且对一些事情感到困惑。
1 - 对于 Adaboost,每一轮是否意味着我们计算所有图像中的所有 160k 特征,然后找到误差最小的特征(据我所知,这是一个“弱分类器?如果我错了,请纠正我)。如果是,那么在可能需要几个月的大量图像上训练这是否需要很长时间?如果这是正确的,您还将运行多少轮。
2-如果上述观点是错误的,那么这是否意味着对于每个特征,我们使用一个特征评估所有非人脸和人脸图像,并将其与某个可接受的错误阈值进行比较,如果它低于这个可接受的阈值,那么我们将此特征作为弱分类器,然后在使用 160k 特征中的下一个特征之前更新权重。
我尝试理解此链接http://www.ece301.com/ml-doc/54-face-detect-matlab-1.html中的 MATLAB 代码,但不确定他实现 adaboost 的方式是否正确。
如果有一个链接可以简单明了地解释 Viola-Jones 使用的 adaboost,那也将是一个很大的帮助。