adaboost 做检测的特征归一化问题

yxzzkx 2016-03-02 06:03:01

训练好分类器，当我做检测的时候，haarLike特征怎么归一化，最小特征和最大特征用的哪个？

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该博客介绍了如何利用HOG特征和Adaboost进行行人检测。内容涉及HOG特征的原理，Adaboost的基础知识，以及在训练过程中采用logistic弱分类器对每个block进行分类的细节。实验注意事项包括处理adaboost误差率、带权重的logistic回归以及可能的数据反转问题。博客还包含了实验总结和猜想。

本文深入剖析OpenCV中的Adaboost级联分类器，从Haar特征的生成、计算、归一化，到级联分类器的结构和XML文件含义，再到利用并查集合并检测结果窗口。通过实例分析，揭示了Adaboost级联分类器在目标检测中的工作原理，旨在帮助读者理解其核心思想和实现细节。

本文深入解析Haar特征在人脸检测中的应用，包括特征描述、积分图算法、特征值计算及归一化，Adaboost级联分类器训练与检测流程。并通过实战演示静态图像与视频中的人脸检测。

本文介绍基于haar特征的Adaboost人脸检测技术，包括AdaBoost算法原理、Haar特征种类与计算方法、弱分类器选取及强分类器级联过程。

本文深入探讨了Haar特征和AdaBoost算法在人脸检测中的应用，讲解了Haar特征的计算原理，AdaBoost算法的工作流程，以及级联分类器如何提高检测效率。并提供了Python实现代码。

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