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转自：http://blog.youkuaiyun.com/colourfulcloud/article/details/9774017          AAM(Active Appearance Model)主动外观模型主要分为两个阶段，模型建立阶段和模型匹配阶段。其中模型建立阶段包括了对训练样本分别建立形状模型(Shape Model)和纹理模型(Texture Model)，然后将

转自：http://blog.youkuaiyun.com/lanxuecc/article/details/52712085opencv中adaboost训练强分类器源码。adaboost训练强分类器的基本流程： 1、初始化训练样本的类别与权重分布。 2、迭代循环训练弱分类器。 3、将每次循环训练成的弱分类器与已经存在的弱分类器组成的强分类器。 4、根据当前强分类器计算正样本

转自：http://blog.youkuaiyun.com/lanxuecc/article/details/52689008接着上一个博客http://blog.youkuaiyun.com/lanxuecc/article/details/52688605在弱分类器训练的主体函数cvCreateCARTClassifier中我们看到主要是调用cvCreateMTStumpClassifier函数来训练得到

转自：http://blog.youkuaiyun.com/lanxuecc/article/details/52688605opencv中adaboost训练弱分类器的主体代码是函数cvCreateCARTClassifier，这个函数通过大致逻辑是：1、通过调用训练结点函数cvCreateMTStumpClassifier来创建根结点 2、在要求弱分类器特征不只一个的情况下，通过分

转自：http://blog.youkuaiyun.com/lanxuecc/article/details/52597244CreateSamples.exe参数详解这个可执行程序主要用来生成用于训练的正样本，位于\opencv\build\common目录下，老版本名字为：createsamples.exe 该程序的主函数中有四个分支：if( imagename && vecnam

转自：http://blog.youkuaiyun.com/lanxuecc/article/details/52681525二叉决策树介绍二叉决策树由LeoBreiman和他的同事提出.他们称之为”分类和回归树(CART)”.OpenCV实现的就是”分类回归树”.简单地说，二叉决策树的每个结点表示对对象做判断的一个特征属性，将对象提供的属性值与该结点提供的属性值做对比，例如，判断一辆

转自：http://blog.youkuaiyun.com/eddy_zheng/article/details/521266411、概念在目标检测的评价体系中，有一个参数叫做 IoU ，简单来讲就是模型产生的目标窗口和原来标记窗口的交叠率。具体我们可以简单的理解为： 即检测结果(DetectionResult)与 Ground Truth 的交集比上它们的并集，即为检测的准确率 IoU