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haar特征，什么是haar特征

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-08-23 06:28:33 編輯：智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

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1，什么是haar特征

這里有詳細(xì)的說(shuō)明：http://blog.csdn.net/cy513/archive/2009/06/20/4285579.aspx

什么是haar特征

2，求教opencv人臉識(shí)別中Haar特征值的計(jì)算

如果某個(gè)識(shí)別對(duì)象和訓(xùn)練庫(kù)中的某一個(gè)很匹配，那么就會(huì)有很高的相似度。如果識(shí)別對(duì)象不在訓(xùn)練庫(kù)中，那么就算是返回了結(jié)果，相似度也不會(huì)很高，只不過(guò)是數(shù)值上的最優(yōu)解。所以，設(shè)置一個(gè)相似度的閥值(THREADHOLD), 最匹配誤差(leastDistSq)大于這個(gè)閥值就可以判斷為不在訓(xùn)練庫(kù)中！

求教opencv人臉識(shí)別中Haar特征值的計(jì)算

3，請(qǐng)問(wèn)OpenCV中人臉檢測(cè)用到哪些Haar特征

如果某個(gè)識(shí)別對(duì)象和訓(xùn)練庫(kù)中的某一個(gè)很匹配，那么就會(huì)有很高的相似度。如果識(shí)別對(duì)象不在訓(xùn)練庫(kù)中，那么就算是返回了結(jié)果，相似度也不會(huì)很高，只不過(guò)是數(shù)值上的最優(yōu)解。所以，設(shè)置一個(gè)相似度的閥值(threadhold), 最匹配誤差(leastdistsq)大于這個(gè)閥值就可以判斷為不在訓(xùn)練庫(kù)中！
人眼檢測(cè)啊，人的眼睛就是一個(gè)Haar特征。

請(qǐng)問(wèn)OpenCV中人臉檢測(cè)用到哪些Haar特征

4，求助的opencv的haar特征識(shí)別

//針對(duì)大小為winsize的圖，計(jì)算所有HaarFeature的rect，存入features返回，即獲取所有特征坐標(biāo) CvIntHaarFeatures* icvCreateIntHaarFeatures( CvSize winsize, int mode, int symmetric ) //訓(xùn)練樣本圖集 //創(chuàng)建結(jié)構(gòu)

5，harr特征是什么

航海及海運(yùn)專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)詞匯 harr 冷霧氣象學(xué)詞匯 haar 哈爾霧 航海及海運(yùn)專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)詞匯 haar 哈霧
垂線是兩條直線的兩個(gè)特殊位置關(guān)系,：當(dāng)兩條直線相交所成的四個(gè)角中，有一個(gè)角是直角時(shí)，即兩條直線互相垂直，其中一條直線叫做另一直線的垂線，交點(diǎn)叫垂足。垂線段最短。從直線外一點(diǎn)到這條直線的垂線段的長(zhǎng)度，叫做點(diǎn)到直線的距離。過(guò)一點(diǎn)有且只有一條直線與已知直線垂直。一個(gè)角的兩邊分別垂直于另一個(gè)角的兩邊，這兩個(gè)角相等或互補(bǔ)。

6，什么是haar特征

【Haar-like特征】Haar-like特征最早是由Papageorgiou等應(yīng)用于人臉表示，Viola和Jones在此基礎(chǔ)上，使用3種類(lèi)型4種形式的特征。Haar特征分為三類(lèi)：邊緣特征、線性特征、中心特征和對(duì)角線特征，組合成特征模板。特征模板內(nèi)有白色和黑色兩種矩形，并定義該模板的特征值為白色矩形像素和減去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了圖像的灰度變化情況。例如：臉部的一些特征能由矩形特征簡(jiǎn)單的描述，如：眼睛要比臉頰顏色要深，鼻梁兩側(cè)比鼻梁顏色要深，嘴巴比周?chē)伾畹?。但矩形特征只?duì)一些簡(jiǎn)單的圖形結(jié)構(gòu)，如邊緣、線段較敏感，所以只能描述特定走向（水平、垂直、對(duì)角）的結(jié)構(gòu)。對(duì)于圖中的A, B和D這類(lèi)特征，特征數(shù)值計(jì)算公式為：v=Sum白-Sum黑，而對(duì)于C來(lái)說(shuō)，計(jì)算公式如下：v=Sum白-2*Sum黑；之所以將黑色區(qū)域像素和乘以2，是為了使兩種矩形區(qū)域中像素?cái)?shù)目一致。通過(guò)改變特征模板的大小和位置，可在圖像子窗口中窮舉出大量的特征。上圖的特征模板稱(chēng)為“特征原型”；特征原型在圖像子窗口中擴(kuò)展（平移伸縮）得到的特征稱(chēng)為“矩形特征”；矩形特征的值稱(chēng)為“特征值”。矩形特征可位于圖像任意位置，大小也可以任意改變，所以矩形特征值是矩形模版類(lèi)別、矩形位置和矩形大小這三個(gè)因素的函數(shù)。故類(lèi)別、大小和位置的變化，使得很小的檢測(cè)窗口含有非常多的矩形特征，如：在24*24像素大小的檢測(cè)窗口內(nèi)矩形特征數(shù)量可以達(dá)到16萬(wàn)個(gè)。

7，人臉檢測(cè) lbp haar 哪個(gè)

人臉的Haar特征分類(lèi)器就是一個(gè)XML文件，該文件中會(huì)描述人臉的Haar特征值。當(dāng)然Haar特征的用途可不止可以用來(lái)描述人臉這一種，用來(lái)描述眼睛，嘴唇或是其它物體也是可以的。OpenCV有已經(jīng)自帶了人臉的Haar特征分類(lèi)器。OpenCV安裝目錄中的\data\haarcascades目錄下的haarcascade_frontalface_alt.xml與haarcascade_frontalface_alt2.xml都是用來(lái)檢測(cè)人臉的Haar分類(lèi)器。這個(gè)haarcascades目錄下還有人的全身，眼睛，嘴唇的Haar分類(lèi)器。關(guān)于人臉的Haar特征分類(lèi)器，可以直接使用cvHaarDetectObjects。離線的人臉檢測(cè)技術(shù)一般采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，ColorReco就是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思路做人臉識(shí)別的。

8，haar特征分類(lèi)器是基于灰度的嗎

　　1.準(zhǔn)備訓(xùn)練樣本圖片，包括正例及反例樣本　　1)正樣本的采集：　　所謂正樣本，是指只包含待識(shí)別的物體的圖片，一般是一些局部的圖片，且最好能轉(zhuǎn)化為灰度圖。比如，若你想識(shí)別人臉，則正樣本應(yīng)盡可能只包含人臉，可以留一點(diǎn)周邊的背景但不要過(guò)多。在正樣本的采集上，我們有兩種圖形標(biāo)定工具可以使用：(1)opencv的imageClipper (2)objectMarker。這兩個(gè)工具都支持傻瓜式地對(duì)圖片中的物體進(jìn)行矩形標(biāo)定，可以自動(dòng)生成樣本說(shuō)明文件，自動(dòng)逐幀讀取文件夾內(nèi)的下一幀。我用的是objectMarker。如果你找不到這個(gè)軟件，可以留下郵箱，我發(fā)給你。　　在標(biāo)定的時(shí)候盡量保持長(zhǎng)寬比例一致，也就是盡量用接近正方形的矩形去標(biāo)定待識(shí)別的物體，至于正方形的大小影響并不大。盡管OpenCV推薦訓(xùn)練樣本的最佳尺寸是20x20，但是在下一步生成樣本描述文件時(shí)可以輕松地將其它尺寸縮放到20x20。標(biāo)定完成后生成的樣本說(shuō)明文件info.txt內(nèi)容舉例如下：　　　　1　　2　　3　　4　　5　　　　rawdata/ (1).bmp 1 118 26 81 72　　rawdata/ (10).bmp 2 125 72 48 46 0 70 35 43　　rawdata/ (11).bmp 1 105 87 43 42　　rawdata/ (12).bmp 2 1 70 34 38 105 87 41 44　　...　　　　　　其中rawdata文件夾存放了所有待標(biāo)定的大圖，objectMarker.exe與rawdata文件夾同級(jí)。這個(gè)描述文件的格式已經(jīng)很接近opencv所要求的了?！　?）負(fù)樣本的采集：　　所謂負(fù)樣本，是指不包含待識(shí)別物體的任何圖片，因此你可以將天空、海灘、大山等所有東西都拿來(lái)當(dāng)負(fù)樣本。但是，很多時(shí)候你這樣做是事倍功半的。大多數(shù)模式識(shí)別問(wèn)題都是用在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，攝像機(jī)的角度跟高度都相對(duì)固定。如果你知道你的項(xiàng)目中攝像機(jī)一般都在拍什么，那負(fù)樣本可以非常有針對(duì)性地選取，而且可以事半功倍。舉個(gè)例子，你現(xiàn)在想做火車(chē)站廣場(chǎng)的異常行為檢測(cè)，在這個(gè)課題中行人檢測(cè)是必須要做的。而視頻幀的背景基本都是廣場(chǎng)的地板、建筑物等。那你可以在人空曠的時(shí)候選擇取一張圖，不同光照不同時(shí)段下各取一張圖，然后在這些圖上隨機(jī)取圖像塊，每個(gè)塊20x20，每個(gè)塊就是一個(gè)負(fù)樣本。這幾張圖就能纏上數(shù)以千計(jì)數(shù)以萬(wàn)計(jì)的負(fù)樣本！而且針對(duì)性強(qiáng)。因?yàn)楹Ｑ?、大山等東西對(duì)你的識(shí)別一點(diǎn)幫助也沒(méi)有，還會(huì)增加訓(xùn)練的時(shí)間，吃力不討好的事還是少做為好。我寫(xiě)了一段小程序，功能是根據(jù)背景圖片自動(dòng)隨機(jī)生成指定數(shù)量指定尺寸的負(fù)樣本：　　負(fù)樣本生成代碼　　這里的負(fù)樣本尺寸我設(shè)定為40x40，是因?yàn)樵谖业膽?yīng)用環(huán)境下待識(shí)別的物體差不多是這個(gè)尺寸的。具體可以分析一下你的info.txt文件。生成文件后，開(kāi)cmd.exe cd到該目錄，然后運(yùn)行“dir /b > neg_sample.dat”，打開(kāi).dat，用editplus替換bmp為bmp 1 0 0 40 40。這樣負(fù)樣本說(shuō)明文件就產(chǎn)生了?！　?duì)于負(fù)樣本，我還有一點(diǎn)要說(shuō)明：負(fù)樣本圖像的大小只要不小于正樣本就可以。opencv在使用你提供的一張負(fù)樣本圖片時(shí)會(huì)自動(dòng)從其中摳出一塊與正樣本同樣大小的圖像作為負(fù)樣本，具體的函數(shù)可見(jiàn)opencv系統(tǒng)函數(shù)cvGetNextFromBackgroundData()。

9，如何計(jì)算haarlike特征

Haar-like特征最早是由Papageorgiou等應(yīng)用于人臉表示，Viola和Jones在此基礎(chǔ)上，使用3種類(lèi)型4種形式的特征。Haar特征分為三類(lèi)：邊緣特征、線性特征、中心特征和對(duì)角線特征，組合成特征模板。特征模板內(nèi)有白色和黑色兩種矩形，并定義該模板的特征值為白色矩形像素和減去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了圖像的灰度變化情況。例如：臉部的一些特征能由矩形特征簡(jiǎn)單的描述，如：眼睛要比臉頰顏色要深，鼻梁兩側(cè)比鼻梁顏色要深，嘴巴比周?chē)伾畹取５匦翁卣髦粚?duì)一些簡(jiǎn)單的圖形結(jié)構(gòu)，如邊緣、線段較敏感，所以只能描述特定走向（水平、垂直、對(duì)角）的結(jié)構(gòu)。
認(rèn)真讀一讀、lbphaar-like。找?guī)灼?jīng)典文章，在這里問(wèn)這種問(wèn)題；或者直接拉成向量都可以，我覺(jué)得沒(méi)找對(duì)地方還不如去水木清華，或者交大思源bbs問(wèn)一問(wèn)更靠譜一些

10，如何提取人臉haarlike 特征

認(rèn)真讀一讀、LBPHaar-like。找?guī)灼?jīng)典文章，在這里問(wèn)這種問(wèn)題；或者直接拉成向量都可以，我覺(jué)得沒(méi)找對(duì)地方還不如去水木清華，或者交大思源BBS問(wèn)一問(wèn)更靠譜一些
haar-like特征最早是由papageorgiou等應(yīng)用于人臉表示，viola和jones在此基礎(chǔ)上，使用3種類(lèi)型4種形式的特征。haar特征分為三類(lèi)：邊緣特征、線性特征、中心特征和對(duì)角線特征，組合成特征模板。特征模板內(nèi)有白色和黑色兩種矩形，并定義該模板的特征值為白色矩形像素和減去黑色矩形像素和。haar特征值反映了圖像的灰度變化情況。例如：臉部的一些特征能由矩形特征簡(jiǎn)單的描述，如：眼睛要比臉頰顏色要深，鼻梁兩側(cè)比鼻梁顏色要深，嘴巴比周?chē)伾畹?。但矩形特征只?duì)一些簡(jiǎn)單的圖形結(jié)構(gòu)，如邊緣、線段較敏感，所以只能描述特定走向（水平、垂直、對(duì)角）的結(jié)構(gòu)。
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