机器学习opencv学习笔记

Haar+Adaboost实现人脸识别

1 首先明白什么是特征：

 

特征 = 像素经过运算 得到的结果（具体值 向量 矩阵 多维）

2 如何利用特征区分目标？阈值判决

3 得到判决？机器学习

haar特征，是一种利用模版对像素的计算，主要有模版的滑动和模版的缩放

OpenCV中haar特征模版有一下的14种

 

以第一个模板为例

上面计算特征的结果是一样的

一个模板为一种特征，一个缩放比例也为一种特征

1 将这些特征优选，挑选强区分能力靠前的那些特征

弱分类器训练的过程：

1）对每个特征f，计算所有训练样本的特征值

2）将特征值排序

3）对排好序的特征值：

    1计算全部正例的权值和阈值T+

    2计算全部负例的权值和阈值T-

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