Viola-Jones 的人脸检测声称拥有 18 万个特征
我一直在实施对 Viola-Jones 的人脸检测算法的改编.该技术依赖于在图像中放置一个 24x24 像素的子帧，然后将矩形特征放置在图像中的每个位置，并且可能具有各种尺寸. 这些特征可以由两个、三个或四个矩形组成.下面给出一个例子. 他们声称详尽的集合超过 180k(第 2 部分): 鉴于检测器的基本分辨率为 24x24，详尽的矩形特征集相当大，超过 180,000 个.请注
..
viola-jones相关内容
Viola-Jones 的人脸检测声称拥有 18 万个功能
我一直在实施 Viola-Jones 的人脸检测算法的改编版.该技术依赖于在图像中放置一个 24x24 像素的子帧，然后将矩形特征放置在每个可能大小的位置. 这些特征可以由两个、三个或四个矩形组成.提供了以下示例. 他们声称详尽的集合超过 180k(第 2 部分): 鉴于检测器的基本分辨率为 24x24，详尽的矩形特征集非常大，超过 180,000 .注意，与 Haar 基不同的
..
24x24窗口中类似haar的功能的数量
请参阅以下链接 中提琴&琼斯人脸检测 以上链接包含有关与不同模板相对应的haar特征数量的计算(以下摘录自链接). 我不知道如何计算(43200,27600,43200,27600,20736)的精确计算.有人可以轻松地向我解释一下吗? 解决方案 要了解，请看一下算法#1.对于第一个模式(a)，以下两行(本文中的5和6)给出了解释 for all(i,j) such 1
..
中提琴琼斯对象检测的阈值
我正在尝试执行Viola和Jones在他们关于快速物体检测的论文中所述的Adaboost培训。但是，我不了解如何获得将160k每个特征从非人脸分类的人脸阈值。这是您手动设置的阈值吗？还是基于某种数学？ 有人可以向我解释一下数学吗？ 撰写了有关ROC分析的出色介绍。 Shappire和Freund中介绍了完成所需功能的完整算法的书，第3.4.2节。
..
Viola-Jones的脸部检测声称拥有180k的功能
我一直在实施 Viola-Jones的面部检测算法的改编。该技术依赖于在图像内放置24×24像素的子帧，并且随后在每个可能尺寸的每个位置放置矩形特征。 这些特征可以包括两个，三个或四个矩形。 他们声称详尽的集合超过180k（第2节）： 考虑到检测器的基本分辨率是24x24，矩形特征的穷尽集是相当大的，超过18万。注意，与Haar基础不同，矩形 特征的集合是过度完成的。 下
..
我必须用我的数据库训练Viola-Jones算法以获得准确的结果吗？
我尝试提取面部数据库的面部特征，但我认识到Viola-Jones算法在两种情况下无法正常工作： 当我试图单独检测到眼睛时， 当我尝试检测嘴巴时。 * 效果不佳：检测图像的不同部分为眼睛或嘴巴。或者有时检测到其中几个是不可能的情况。 Detection.cpp ： b #include“Detection.h” 检测::检测（const char * imagePat
..
Viola-Jones面部检测方法如何工作？
请向我解释一下，Viola-Jones面部检测方法的工作原理。 解决方案 琼斯检测器是一种强大的二元分类器，构建了多个弱的 检测器。 code>每个弱检测器是一个非常简单的二元分类器 在学习阶段，的弱检测器被训练以使 使用Adaboost来获得期望的命中率/缺失率（或精度/回忆）。为了检测对象，原始图像被分割成几个矩形的 补丁，每个都提交到级联 如果矩形图
..
人脸检测算法，最少的培训时间
想问问是否有任何种类的适合于视频，将需要最少的培训时间，而不是理想的是约了几天像中提琴 - 琼斯周人脸检测方案。我看了一下LBP但它需要一组训练样本庞大的太多，但不知道需要多长时间。培训是否是LBP消耗尽可能多的时间，紫百合 - 琼斯方法与训练组类似的号码吗？我会像在Linux操作系统上运行树莓派微处理器实现这一点。将要实现它的下速度，我希望它能够检测图像的10fps的 - 20fps的视频流
..
维奥拉 - 琼斯的人脸检测要求180K功能
我一直在推行维奥拉 - 琼斯的人脸检测算法的改编。该技术依赖于配售的24×24像素的子帧图像内，随后将长方形的功能在里面的每个位置与各种规模的可能。 这些特征可以包括两个，三个或四个矩形。下面的例子是presented。 他们声称详尽的设定超过180K（第2节）： 鉴于检测器的基本分辨率是24x24的，详尽的组矩形特征是相当大的，超过18万。注意，与Haar基底，该组矩形的 特点是超
..