模式识别(目标检测)

2024-08-31 18:58
文章标签 目标 检测 模式识别

本文主要是介绍模式识别(目标检测),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善. 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器。训练样本分为正例样本和反例样本,其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等),反例样本指其它任意图片,所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如,20x20)。


分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽车或人脸)分类器输出为1,否则输出为0。为了检测整副图像,可以在图像中移动搜索窗口,检测每一个位置来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体,分类器被设计为可以进行尺寸改变,这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以,为了在图像中检测未知大小的目标物体,扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。


分类器中的“级联”是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。目前支持这种分类器的boosting技术有四种: Discrete Adaboost, Real Adaboost, GentleAdaboost and Logitboost。"boosted"即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting算法(权重投票),并利用基础分类器的自我训练得到。基础分类器是至少有两个叶结点的决策树分类器。

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