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行人检测（haar+adaboost 与 hog+SVM）

最近在做行人检测，而最流行，也是最老的两种方法就是haar+adaboost 与 hog+SVM。两种我都尝试了，效果并不如想象的好，所以要想有更好的效果，一是要有预处理，二是要有更大量的正负样本。下面现总结一下自己应用的 haar+Adaboost 进行的行人检测：我分别训练了两个分类器，训练数据库均来自NICTA（澳大利亚信息与通讯技术研究中心），用其中的2000张

三种特征分类器Haar、LBP和HOG

最常用到的三种特征分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征，三种特征描述了三种不同的局部信息： Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息； LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息； HOG描述的则是图像在局部范围内对应的形状边缘梯度信息。三种特征在图像处理和机器学习领域都得到了广泛的应用，在此做一个总结，方便后面复习。版本历程 1） Haar：因为之前

haar cascade 人脸检测

推荐一篇文章：机器学习的两大派别|周志华教授利用OpenCV自带的haar-cascade分类器检测，从已经训练好的xml文件加载模型，读入待检测图片，多尺度检测 <span style="font-size:10px;">#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"

目标检测的图像特征提取—Haar特征

1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部

人脸识别——Haar特征、积分图及Haar级联

人脸识别（检测）技术主要涉及到Haar特征、积分图和Haar级联三大类，下面我简单概述一下这三类知识，并给出相应学习链接。 Haar特征 Haar特征分为四类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，将这些特征组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和‘减’去黑色矩形像素和。 Lienhart R．等对Haar-like矩形特征

三种强大的物体识别算法——SIFT/SURF、haar特征、广义hough变换

转自：http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4285579 SIFT/SURF基于灰度图（适用于：刚性物体，如建筑物）一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不

[转] Ello--浅析人脸检测之Haar分类器方法

转自：Ello博客，网址：http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知

使用 OpenCV与 HAAR 级联算法进行人脸检测和人脸识别

AI人脸识别是一种从数字图像或视频帧中识别或验证人脸的技术。人类可以毫不费力地快速识别面部。这对我们来说是一项轻松的任务，但对计算机来说却是一项艰巨的任务。因为存在各种复杂性，例如低分辨率、遮挡、光照变化等。这些因素高度影响计算机更有效地识别人脸的准确性。首先要了解人脸检测和人脸识别的区别。人脸检测：人脸检测通常被认为是在图像中找到人脸（位置和大小），并可能提取它们以供人脸检测算法使用。人

图像特征提取之HOG+LBP+HAAR

（一）HOG特征 1、HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dal

如何利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器

首先，需要说明的是，OpenCV自带的haar training提取的特征是haar特征（具体请参考我的另一篇关于haar特征的文章：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8094699 ），分类器是AdaBoost级联分类器（如需了解Adaboost算法，请参考我的另一篇文章：http://blog.csdn

即插即用篇 | YOLOv5/v7引入Haar小波下采样 | 一种简单而有效的语义分割下采样模块

本改进已集成到 YOLOv5-Magic 框架。下采样操作如最大池化或步幅卷积在卷积神经网络（CNNs）中被广泛应用，用于聚合局部特征、扩大感受野并减少计算负担。然而，对于语义分割任务，对局部邻域的特征进行池化可能导致重要的空间信息丢失，这有助于逐像素预测。为了解决这个问题，我们引入了一种简单而有效的池化操作，称为基于Haar小波的下采样（HWD）模块。该模块可以轻松集成到CNNs中

C# OpenCv Haar、LBP 人脸检测

目录效果代码下载效果代码 using OpenCvSharp;namespace OPenCVDemo{class Program{static void Main(string[] args){// Load the cascadesvar haarCascade = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalfac

Hog特征、Haar特征

HOG： http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7365651（转载） HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于

Opencv haar

http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?t=4968 //针对大小为winsize的图，计算所有HaarFeature的rect，存入features返回，即获取所有特征坐标 CvIntHaarFeatures* icvCreateIntHaarFeatures( CvSize winsize, int mode, int symmetri

目标检测之Haar特征

最初在Opencv的人脸检测中接触到这个特征。占位，

【OpenCV】基于Adaboost和Haar-like特征人脸识别

毕设算是告一段落，里面用了一点点人脸识别，其实完全是OpenCV自带的，源自两篇论文： P. Viola and M. Jones.Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. R. Lienhart and J. Maydt. An Extended Set of Haar-like Features fo

[模拟,英语阅读] Codeforces 549D Haar Features

题目:https://codeforces.com/contest/549/problem/D D. Haar Features time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output The fi

YOLOv7改进：下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列

💡💡💡本文独家改进：HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息，与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。 💡💡💡使用方法：代替原始网络的conv，下采样过程中尽可能包括更多信息，从而提升检测精度。收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_125

Ello讲述Haar人脸检测：易懂、很详细、值得 ...

Ello讲述Haar人脸检测：易懂、很详细、值得 ... 由于工作需要，我开始研究人脸检测部分的算法，这期间断断续续地学习Haar分类器的训练以及检测过程，在这里根据各种论文、

Haar小波下采样模块

论文原址：Haar wavelet downsampling: A simple but effective downsampling module for semantic segmentation - ScienceDirect 原文代码：HWD/HWD.py at main · apple1986/HWD (github.com) 介绍深度卷积神经网络（DCNN）通常采用标准的

图像特征之 Haar-like特征（二）计算方法-积分图

1.积分图（Integral Image）类似动态规划的方法，主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之存在数组中，当要计算某个区域的像素和时可以直接从数组中索引，不需要重新计算这个区域的像素和，从而加快了计算。 ABCD是四个区域，包含若干像素 2.计算点1:A 2.A+B 3.A+C 4.A+B+C+D 其实就是图像中各个点与坐标原点构成的矩形范围内所有

【CV系列】图像算法之八：特征提取算法之Haar

目录一、AdaBoost算法原理二、Haar特征　2.1 特征模板　2.2 特征的个数

train_cascade 源码阅读之Haar特征

下面片段是生成用于在积分图中的矩形块的坐标，Feature类中存的是在积分图矩阵中的初始偏移量，矩形的左上角坐标和宽高，以及是否旋转。不同类型的Haar特征已经在代码中体现的很明确了，故不赘述。 [cpp] view plain copy <span style="font-size:14px;">void CvHaarEvaluator::generateFeature

积分图和Haar特征

1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸

图像处理（十一）：常用特征三剑客Haar、LBP和HOG

最常用到的三种特征分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征，三种特征描述了三种不同的局部信息： 1) Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息； 2) LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息； 3) HOG描述的则是图像在局部范围内对应的形状边缘梯度信息。三种特征在图像处理和机器学习领域都得到了广泛的应用，在此做一个总结，方便后面

基于Haar小波变换和KNN算法的DSP人脸识别

这学期上了一门课叫DSP实验，学会了使用C5509A芯片，并且做了一系列实验，最后一个大PJ是使用DSP进行人脸识别。基本思想是首先对人脸照片进行变换提取特征，最后在利用某种分类器对特征分类，用以决定属于哪一个人，最后再进行识别，计算准确度，这个项目主要是为了训练我们对于DSP的熟练情况和使用情况，同时了解一些小波变换和分类方法，仅用来学习，对于正确率没有要求，所以最后做好后准确