基于adaboost算法的人脸检测课件.ppt
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1、,基于adaboost算法的人脸检测,基于 Adaboost算法的人脸检测简介,人脸检测人脸检测 ace detection)是指对于任意一幅给定的图像,采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸,如果是则返回人脸的位置、大小和姿态令典型的方法有模板法、基于示例学习、基于器官特征的方法、神经网络、彩色信息+形状分析、Adaboost的方法等等,矩形特征,也叫Har-Like特征。在 Adaboost算法中使用矩形特征作为特征模板。用一个5元组表示一个矩形特征(x,y,w,h,angle,其中(,y)为矩形的左上角位置,Ww,;h)为矩形的宽和高,angle表示矩形的旋转角度。计算一个矩形
2、特征对应的特征值有几种方法,例如,黑色部分与白色部分像素和的差、黑色部分与整个矩形面积的权重差等等。,我们主要考虑以下四种举行特征(只含0ang!e特征,不包含45 angle类型的矩形特征)三(A)(B),将haar特征这种反映图像中灰度分布特点的特性引入人脸检测问题当中,问题就转换成如何找到较好的haar特征对人脸图像灰度分布的特点进行描述。下图中的3个特征就能很好的描述图像中人脸的眼部的灰度的分布特点。(b)特征2c)特征3图5一种har特征举例,满足(s,t)条件的矩形的数量计算对于mn子窗口,我们只需要确定了矩形左上顶点和右下顶点,即可以确定一个矩形;如果这个矩形必须满足下面两个条件
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