6、基于机器学习的目标检测技术全解析

基于机器学习的目标检测技术全解析

在目标检测领域，有多种技术不断发展和演进，从早期的 Haar 级联到后来的 R-CNN 系列，每种技术都有其独特的特点和应用场景。下面将详细介绍这些目标检测技术。

1. Haar 级联与增强级联目标检测

Haar 级联于 2001 年被引入，尽管年代已久，但仍是速度较快的目标检测方法之一。它使用图像的特征而非像素来进行目标检测。

增强级联主要用于人脸检测，但也可用于其他目标检测任务，它由三部分组成：积分图像、特征选择的增强算法和级联分类器。
- 积分图像计算 ：输入图像需转换为积分图像，其计算方式如下：
- Position 1 = A 矩形内像素和（考虑左方和上方）
- Position 2 = 像素和 A + B
- Position 3 = 像素和 A（上方） + C（左方）
- Position 4 = 像素和 (4 +1) – 像素和 (2+3)
- 特征选择 ：使用边缘、线条和矩形特征提取器提取特征，自适应增强算法会选择重要特征，有助于加快人脸识别速度。
- 级联分类器 ：将提取的特征与正负样本进行对比，选择最佳特征。一系列弱分类器的增强算法可从 16 万个特征中识别出 6000 个有用特征，最终级联分类器用于检测类别。
- 注意力级联 ：将图像分割成多个子窗口，顺序弱分类器对其进行操作。若某个分类器失败，后续分类器停止，处理下一个子窗口。若所有分类器都判定目标存在，则检测成功并得到边界框。

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