algorithm - 如何在 Viola Jones 人脸检测算法中使用 Haar 特征结果

Question

我正在尝试了解 Viola-jones 人脸检测算法。在论文中，他们提到在 24x24 像素的图像中可以有 160k 以上的 haar 特征。

我正在努力理解如何确定弱分类器。例如，如果我有 10k 张图像，人脸 + 非人脸。我在整组图像上交换了一个 Haar 特征。现在由于特征的结果是一个整数值(白色区域和灰色区域之和的差值)，我们如何使用这个整数值来确定它是否正确分类了人脸或非人脸图像。

谢谢阿里乌迈尔

Answer 1

对于每个 Haar-like 特征，都有一个阈值表示接受或拒绝。例如，阈值可能表示暗区和亮区之间的差异必须大于 10，才能在该位置存在人脸。

Haar-like 特征处于非常低的检测水平。它们只是帮助你快速排除可能性。您必须训练系统了解哪些类 Haar 特征在决定是否存在人脸时最有用。如果您有一个失败的 Haar-like 特征，并且该失败告诉您当前位置很可能不存在一张脸，您可以继续到下一个位置，而无需检查该处的所有其他 Haar-like 特征当前位置。