人脸检测123

本文深入探讨了Haar特征在人脸检测中的应用原理,以及AdaBoost算法如何通过组合弱分类器提高检测精度。介绍了弱分类器的构成及训练过程,强调了特征值与阈值对比在决策树中的作用。

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harr 特征用于人脸检测
就是把haar特征(比如边界特性,是一个矩形)放到人脸区域,白色区域的像素和减去黑色区域的像素和之差就是特征值,(积分图是为了更快速的计算出特征值)如果这个矩形不在人脸区域,其特征值肯定不一样,对于人脸检测这个值越不一样越好,这样更能区分人脸和非人脸。

但是如何增加区分度,就是把不同的矩形特征组合在一起(其实这个组合就是分类器),如何选择更好的矩阵特征组合,,就是adaboost算法要干的事情

Boosting算法

Boosting算法涉及到两个重要的概念就是弱学习和强学习,所谓的弱学习,就是指一个学习算法对一组概念的识别率只比随机识别好一点,所谓强学习,就是指一个学习算法对一组概率的识别率很高。现在我们知道所谓的弱分类器和强分类器就是弱学习算法和强学习算法。弱学习算法是比较容易获得的,获得过程需要数量巨大的假设集合,这个假设集合是基于某些简单规则的组合和对样本集的性能评估而生成的,而强学习算法是不容易获得的,然而,Kearns 和Valiant 两头牛提出了弱学习和强学习等价的问题 【6】 并证明了只要有足够的数据,弱学习算法就能通过集成的方式生成任意高精度的强学习方法。这一证明使得Boosting有了可靠的理论基础,Boosting算法成为了一个提升分类器精确性的一般性方法。

但是
Boosting算法还是存在着几个主要的问题,其一Boosting算法需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差,其二Boosting算法可能导致后来的训练过分集中于少数特别难区分的样本,导致不稳定。针对Boosting的若干缺陷,Freund和Schapire牛于1996年前后提出了一个实际可用的自适应Boosting算法AdaBoost【9】,

AdaBoost目前已发展出了大概四种形式的算法,Discrete AdaBoost(AdaBoost.M1)、Real AdaBoost、LogitBoost、gentle AdaBoost。

弱分类器
在这里插入图片描述
一个弱分类器由子窗口图像x,一个特征f,指示不等号方向的p和阈值组成。P的作用是控制不等式的方向,使得不等式都是<号,形式方便。

假设我们使用三个Haar-like特征f1,f2,f3来判断输入数据是否为人脸,可以建立如下决策树:

在这里插入图片描述
一个弱分类器就是一个基本和上图类似的决策树,最基本的弱分类器只包含一个Haar-like特征,也就是它的决策树只有一层,被称为树桩(stump)。

最重要的就是如何决定每个结点判断的输出,要比较输入图片的特征值和弱分类器中特征,一定需要一个阈值,当输入图片的特征值大于该阈值时才判定其为人脸。训练最优弱分类器的过程实际上就是在寻找合适的分类器阈值,使该分类器对所有样本的判读误差最低。

具体操作过程如下:

1)对于每个特征 f,计算所有训练样本的特征值,并将其排序。

扫描一遍排好序的特征值,对排好序的表中的每个元素,计算下面四个值:

全部人脸样本的权重的和t1;

全部非人脸样本的权重的和t0;

在此元素之前的人脸样本的权重的和s1;

在此元素之前的非人脸样本的权重的和s0;

2)最终求得每个元素的分类误差
在这里插入图片描述

在表中寻找r值最小的元素,则该元素作为最优阈值。有了该阈值,我们的第一个最优弱分类器就诞生了。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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