在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节、人脸检测之Haar分类器)，其检测效果也是不错的，但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外，从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景，人脸检测面临的要求越来越高，比如：人 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-09-30 23:20:41
阅读次数：
1607
参考 1.fddb评估； 2.windows下fddb评估； 3.人脸检测的评价方式； 4.fddb-eval； 完 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-28 17:36:17
阅读次数：
171
前言 参考 1.opencv人脸检测训练分类器及其常见问题-译文-Good； 2.FAQ-opencv-haartraining-原文； 3.人脸检测训练心得； 4.opencv_traincascade支持Haar和LBP特征； 5.如何使用opencv自带工具训练分类器； 6.如何使用工具进行训 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-26 16:11:30
阅读次数：
217
AdaBoost?算法是一种快速人脸检测算法，它将根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。 系统在技术上的三个贡献： 1.用简单的Haar-like矩形特征作特征，可快速计算 2.基于AdaBoost的分类器设计 3.采用了Cascade(分级 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-09-25 18:01:31
阅读次数：
146
1. 通过人脸检测获取海报中人脸个数及颜色均值。 2. 分析海报人脸个数，颜色均值和评分的关系。 main.py tools.py ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-16 15:58:48
阅读次数：
165
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-09-12 13:08:34
阅读次数：
236
0.目标 本小节解读官网example 1.官网介绍翻译 a. 这个例子展示了如何在一个图像中找到正面的人脸。具体来说，它显示了如何从命令行获取图像列表，并在屏幕上显示每个带有红框的人脸。 b. Face_detector采用了HOG特征，结合了线性分类器、图像金字塔和滑动窗口检测方案。这种类型的目 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-07 19:13:12
阅读次数：
1863
简介 AdaBoost算法的人脸检测算法包含的主要工作：（1）通过积分图快速求得Haar特征；（2）利用AdaBoost算法从大量的特征中选择出判别能力较强的少数特征用于人脸检测分类；（3）提出一个级联结构模型，将若干个弱分类器集成一个强分类器，其能够快速排除非人脸区域，提高算法的检测速度。 2. ...
分类：
编程语言 时间：
2018-09-06 20:35:01
阅读次数：
240
1.什么是Haar特征 Haar特征是一种反映人脸灰度差异的矩形特征，因其与Haar小波类似而得名。 2.什么是Haar小波 Haar小波： 定义 其波形图为 由图2.1可以看出，Haar小波可以看作二值分类问题，如同Haar矩阵特征非黑即白，故Haar矩阵特征又称为类Haar特征。 3.Haar特 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-21 16:02:29
阅读次数：
186
前言： 基于特征的方法是利用人脸的先验知识导出的规则进行人脸检测。 一般来说，常用的特征包括人脸和人脸器官典型的边缘和形状特征（如人脸轮廓、虹膜轮廓、嘴唇轮廓等）、纹理特征（纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性，这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点，人脸有其特定的纹理特征）、颜色特征（人 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-16 19:38:54
阅读次数：
165
