
基于Boost方法的人脸检测,田永鸿老师《机器学习》
文章平均质量分 82
mmc2015
北大信科学院,关注深度强化学习。http://net.pku.edu.cn/~maohangyu/
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基于Boost方法的人脸检测(1):整体思路
先推荐大家看着两篇:[2] Viola P, Jones M J. Robust Real-Time Face Detection[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 57(2):137-154.[3] http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html原创 2016-04-30 12:48:34 · 3570 阅读 · 0 评论 -
基于Boost方法的人脸检测(2):样本生成(切割图像、resize图像、灰度化图像、保存图片)
infile >> faceCount; cout << faceCount << endl; for (int i = 1; i <= faceCount; i++) { infile >> h >> w >> angle >> x >> y >> one; //cout << h << "**" << w << "**" << angle << "**" << x <<原创 2016-04-30 12:51:55 · 901 阅读 · 0 评论 -
基于Boost方法的人脸检测(3):特征生成、特征值计算(积分图)
随机生成特征和生成指定特征:void GenerateFeature(vector> &featureList){ vector feature; int x, y, w, h; for (w = 4; w <= 16; w = w + 4) //[4, 8, 12, 16] { for (h = 3; h <= 12; h = h + 3) //[3, 6, 9, 12]原创 2016-04-30 12:54:54 · 1527 阅读 · 0 评论 -
基于Boost方法的人脸检测(4):弱分类器生成、强分类器生成(AdaBoost)
弱分类器生成:allWeakCLF=[]for feaInd in range(data.shape[1]-1): tempD=data.iloc[:,[feaInd,-1]] tempD=tempD.sort(columns=tempD.columns[0], ascending=False) tempD=np.array(tempD) bestCLF=[0.0, 1000原创 2016-04-30 12:57:59 · 1577 阅读 · 0 评论 -
基于Boost方法的人脸检测(5):在一张图片中检测人脸
for (rate = 2; rate <= 7; rate += 1) //for each window { len = BaseLen*rate; //检测人脸的窗口边长(默认正方形)[50, 75, 100, 125, 150, 175] cout << "current window len is: " << len << endl; step = len/2;原创 2016-04-30 13:00:39 · 954 阅读 · 0 评论