1-Haar特征的特点及计算

1.Haar特征

         最早的Haar特征由PapageorgiouC.等提出（《A general framework for object detection》），后来PaulViola和Michal Jones提出利用积分图像法快速计算Haar特征的方法（《Rapid object detection using a boosted cascade of simplefeatures》）。之后，Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt用对角特征对Haar特征库进行了扩展（《An extended set of Haar-like features for rapid objectdetection》）。OpenCV的Haar分类器就是基于扩展后的特征库（含下图中的1、2、3，共14种）实现的。                                                  

1.1 Haar特征定义

         Haar特征是基于“块”的特征，也被称为矩形特征。Haar特征（模板）分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。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：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对一些简单的图形结构，如边缘、线段较敏感，所以只能描述特定走向（水平、垂直、对角）的结构。