Haar分类器学习笔记

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#机器学习 #分类 #人工智能

Haar分类器是什么？

Haar分类器 = Haar-like 特征 + 积分图 + AdaBoost + 强分类器的级联

1、Haar-like 特征
最基本的Haar-like特征

扩展的Haar-like特征

Haar特征值计算：v=sum白-sum黑

2、积分图
积分图概念
坐标A(x,y)的积分图是其左上角的所有像素之和。如下式：


3、Adaboost
Adaboost算法是一种分类器算法，其基本思想是利用大量的分类能力一般的简单分类器通过一定方法叠加起来，构成一个分类能力很强的强分类器。
弱分类器的训练：
训练一个弱分类器就是在当前权重分布的情况下，确定f(x)的最优阈值，使得这个弱分类器对所有训练样本的分类误差最低。选取最佳分类器的过程实际上就是

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