Haar特征描述算子与人脸检测
目录
- Haar-like 特征描述算子
- 特征类别（模板）
- 特征计算—积分图
- 计算Haar特征值
- Haar特征值归一化(方法不唯一)
- Adaboost级联分类器
- 级联分类器
- 级联分类模型
- 级联分类器的训练
- XML文件
- 程序
Haar-like 特征描述算子
特征类别（模板）
Haar(哈尔)特征模板分为三类：边缘特征、线性特征（含对角线特征）、中心特征。其结构如下图所示。
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变化情况。但矩形特征只对一些简单的图形结构，如边缘、线段较敏感，所以只能描述特定走向（水平、垂直、对角）的结构。
特征计算时要保证两种颜色矩形区域中的像素数目一致。对于黑白矩形数目相等的特征，特征数值计算公式为：v=Σ白-Σ黑；
而对于黑白矩形数目相等的特征，如两个白色一个黑色，计算公式如下：v=Σ白-2*Σ黑。
通过改变特征模板的大小和位置，可在图像子窗口中穷举出大量的特征。故模板类别、大小和位置的变化，会使得一个很小的检测窗口含有非常多的矩形特征，如：在24*24像素大小的检测窗口内矩形特征数量可以达到16万个。
关于特征数量的计算可以参考：Haar特征数量计算
这样就有两个问题需要解决了：
（1）如何快速计算那么多的特征？—积分图；
（2）如何判断哪些矩形特征才是对分类器分类最有效的？—AdaBoost算法
特征计算—积分图
积分图只遍历一次图像就可以求出图像中所有区域像素和，大大的提高了图像特征值计算的效率。
我的理解是积分图相当于一个列表。开始遍历图像一次后，把每个点的积分像素值存在里面，需要计算某个区域的像素值时，只要调用这个列表里的值就可以了，不用再重复计算。
积分图的构造方式是:位置（
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