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毕业论文整理（五）：Haar像素值特征，文中介绍了前言Haar特征是我用得最多的一个特征了。Haar特征的鲁棒性并不好，它常常用于颜色或者轮廓较为明显的、波动不大的图像，比如人脸识别中识别眼睛、鼻子的位置。尽管如此，用Haar特征处理一般图像分割已经足够使用了。
2Harr特征描述算子2.1Harr特征算法Haar(哈尔)特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度
人脸Haar特征快速检测及其特征计算.Haar-like快速特征检测使用的特征矩形有如下几种类型：.对角线特征在原始的论文中没有使用。.特征值的计算方式如下：将黑色区域内的像素值的和减去白色像素内的和。.如下图：.即，将矩形区域内的紫色区域数字之和...
②使用积分图（IntegralImage）对Haar-like特征求值进行加速。③使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。④使用筛选式级联把强分类器级联到一起，提高准确率。2.1Haar-like特征你是何方神圣？一看到Haar-like特征这
训练下图是我们用三个Haar-like特征f1，f2，f3来判断输入数据是否为人脸。一个弱分类器就是一个基本和上图类似的决策树，最基本的弱分类器只包含一个Haar-like特征，也就是它的决策树只有一层，被称为树桩（stump）。
其他特征矩形的计算与此类似，旋转特征矩形的计算暂时没有看，可以参考原始论文中的方法。【参考】百度百科-积分图像wikipedia-积分图积分图像(IntegralImage)与积分直方图(IntegralHistogram)Numberofhaarlikefeaturesin24x24window人脸Haar
为了使Harr-like和HOG有效结合会产生相当大的计算复杂度，需要对两个特征提取采用降维的方法。分别用积分图像和积分直方图计算Harr-like特征和HOG特征，可大大减少计算量。2.提出基于Harr-like和HOG融合特征的级联分类器。
基于一般性物体检测和类Haar特征的行人检测研究.吴颖杰.【摘要】：作为计算机视觉领域的一个重要的领域,模式识别长期以来一直吸引着大量研究人员的目光。.而行人检测作为模式识别的一个极其重要的分支,在智能监控、自动驾驶、智能机器人等应用面起着...
障碍物对列车的正常运营构成了极大的安全隐患,钢轨识别是实现障碍物检测的关键步骤。钢轨识别算法需要能够快速有效地检测列车前方钢轨的位置,同时不能占用过多的计算资源,影响障碍物检测程序的运行速度。为解决上述问题,文中提出一种基于扩展Haar特征提取和DBSCAN密度
毕业论文整理（五）：Haar像素值特征，文中介绍了前言Haar特征是我用得最多的一个特征了。Haar特征的鲁棒性并不好，它常常用于颜色或者轮廓较为明显的、波动不大的图像，比如人脸识别中识别眼睛、鼻子的位置。尽管如此，用Haar特征处理一般图像分割已经足够使用了。
2Harr特征描述算子2.1Harr特征算法Haar(哈尔)特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度
人脸Haar特征快速检测及其特征计算.Haar-like快速特征检测使用的特征矩形有如下几种类型：.对角线特征在原始的论文中没有使用。.特征值的计算方式如下：将黑色区域内的像素值的和减去白色像素内的和。.如下图：.即，将矩形区域内的紫色区域数字之和...
②使用积分图（IntegralImage）对Haar-like特征求值进行加速。③使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。④使用筛选式级联把强分类器级联到一起，提高准确率。2.1Haar-like特征你是何方神圣？一看到Haar-like特征这
训练下图是我们用三个Haar-like特征f1，f2，f3来判断输入数据是否为人脸。一个弱分类器就是一个基本和上图类似的决策树，最基本的弱分类器只包含一个Haar-like特征，也就是它的决策树只有一层，被称为树桩（stump）。
其他特征矩形的计算与此类似，旋转特征矩形的计算暂时没有看，可以参考原始论文中的方法。【参考】百度百科-积分图像wikipedia-积分图积分图像(IntegralImage)与积分直方图(IntegralHistogram)Numberofhaarlikefeaturesin24x24window人脸Haar
为了使Harr-like和HOG有效结合会产生相当大的计算复杂度，需要对两个特征提取采用降维的方法。分别用积分图像和积分直方图计算Harr-like特征和HOG特征，可大大减少计算量。2.提出基于Harr-like和HOG融合特征的级联分类器。
基于一般性物体检测和类Haar特征的行人检测研究.吴颖杰.【摘要】：作为计算机视觉领域的一个重要的领域,模式识别长期以来一直吸引着大量研究人员的目光。.而行人检测作为模式识别的一个极其重要的分支,在智能监控、自动驾驶、智能机器人等应用面起着...
障碍物对列车的正常运营构成了极大的安全隐患,钢轨识别是实现障碍物检测的关键步骤。钢轨识别算法需要能够快速有效地检测列车前方钢轨的位置,同时不能占用过多的计算资源,影响障碍物检测程序的运行速度。为解决上述问题,文中提出一种基于扩展Haar特征提取和DBSCAN密度
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