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本论文主要有3个重要的创新点，一个是积分图像，这个让计算加速；第二个是学习算法，基于adaboost，从大量数据中提取一小部分重要特征进行有效的分类；第三个是一个联级的分类器，快速移除背景区域，从而花费更多的去计算潜在的对象区域，该方法是
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...
目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征zouxy09@qq1、Haar-like特征Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和...
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
Harr特征提取器：在子图上提取指定的四种Harr特征（获取的特征非常多）级联分类器：基于选定的一些特征，进行分类，筛选出正例对于该目标识别器，将目标检测问题转换为目标分类问题：滑动框在原图上滑动，识别部分识别每一个滑动子图，判断是否为需要识别的目标。
1.人脸区域的特征提取.以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术，多用于人脸检测、行人检测等。.Haar-like特征是计算机视觉领域一种常见的特征描述算子，也叫做Haar特征。.Haar特征就是用下图中的黑白矩形掩膜中所有黑色区域...
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
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
基于Haar特征的Adaboost级联分类器，在人脸的识别效果上并没有比其他算法高，其亮点在于检测速度。.而速度的提升，有如下几方面的因素。.第一：使用的特征简单，haar特征只需计算像素的和就可以了。.第二：即便是如此简单的特征，还添加了积分图进行加速...
本论文主要有3个重要的创新点，一个是积分图像，这个让计算加速；第二个是学习算法，基于adaboost，从大量数据中提取一小部分重要特征进行有效的分类；第三个是一个联级的分类器，快速移除背景区域，从而花费更多的去计算潜在的对象区域，该方法是
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...
目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征zouxy09@qq1、Haar-like特征Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和...
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
Harr特征提取器：在子图上提取指定的四种Harr特征（获取的特征非常多）级联分类器：基于选定的一些特征，进行分类，筛选出正例对于该目标识别器，将目标检测问题转换为目标分类问题：滑动框在原图上滑动，识别部分识别每一个滑动子图，判断是否为需要识别的目标。
1.人脸区域的特征提取.以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术，多用于人脸检测、行人检测等。.Haar-like特征是计算机视觉领域一种常见的特征描述算子，也叫做Haar特征。.Haar特征就是用下图中的黑白矩形掩膜中所有黑色区域...
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
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
基于Haar特征的Adaboost级联分类器，在人脸的识别效果上并没有比其他算法高，其亮点在于检测速度。.而速度的提升，有如下几方面的因素。.第一：使用的特征简单，haar特征只需计算像素的和就可以了。.第二：即便是如此简单的特征，还添加了积分图进行加速...
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