通过积分图,提取haar特征
AdaBoost算法的实现,采用的是输入图像的矩形特征,也叫Haar特征。下面简要介绍矩形特征的特点。
影响Adaboost检测训练算法速度很重要的两方面是特征的选取和特征值的计算。脸部的一些特征可以由矩形特征简单地描绘。
上图中两个矩形特征,表示出人脸的某些特征。比如中间一幅表示眼睛区域的颜色比脸颊区域的颜色深,右边一幅表示鼻梁两侧比鼻梁的颜色要深。同样,其他目标,如眼睛等,也可以用一些矩形特征来表示。使用特征比单纯地使用像素点具有很大的优越性,并且速度更快。
在给定有限的数据情况下,基于特征的检测能够编码特定区域的状态,而且基于特征的系统比基于象素的系统要快得多。
矩形特征对一些简单的图形结构,比如边缘、线段,比较敏感,但是其