OpenCV Haar Classifier 结果表解释

Question

我正在尝试创建一个 Haar 分类器来识别对象，但我似乎无法弄清楚每个阶段生成的结果表代表什么。

例如1

===== TRAINING 1-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed   700 : 700
NEG count : acceptanceRatio    2500 : 0.452161
Precalculation time: 9
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   2|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   3|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   4|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   5|        1|   0.7432|
+----+---------+---------+
|   6|        1|   0.6312|
+----+---------+---------+
|   7|        1|   0.5112|
+----+---------+---------+
|   8|        1|   0.6104|
+----+---------+---------+
|   9|        1|   0.4488|
+----+---------+---------+
END>

例如2

===== TRAINING 2-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed   500 : 500
NEG count : acceptanceRatio    964 : 0.182992
Precalculation time: 49
+----+---------+---------+
|  N |    HR   |    FA   |
+----+---------+---------+
|   1|        1|        1|
+----+---------+---------+
|   2|        1|        1|
+----+---------+---------+

我不确定在这些情况下，N、HR 和 FA 指的是什么。有人可以解释一下他们代表什么以及他们的意思吗？

Answer 1

在 OpenCV source 中搜索“HR”带领我们到this文件。 CvCascadeBoost::isErrDesired 中的第 1703-1707 行打印表格:

cout << "|"; cout.width(4); cout << right << weak->total;
cout << "|"; cout.width(9); cout << right << hitRate;
cout << "|"; cout.width(9); cout << right << falseAlarm;
cout << "|" << endl;
cout << "+----+---------+---------+" << endl;

所以 HR 和 FA 分别代表命中率和误报率。从概念上讲:hitRate = 被正确分类的正样本的百分比。 falseAlarm = 负样本被错误分类为正样本的百分比。

阅读 CvCascadeBoost::train 的代码，我们可以看到以下 while 循环

cout << "+----+---------+---------+" << endl;
cout << "| N  | HR      | FA      |" << endl;
cout << "+----+---------+---------+" << endl;

do
{
    [...]
}
while( !isErrDesired() && (weak->total < params.weak_count) );

只要看看这个，并且不太了解增强的具体细节，我们可以做出有根据的猜测，即训练有效，直到误差足够低，如 falseAlarm 所衡量的那样。