人脸检测：基于Haar特征的人脸检测_2.Haar特征基础

2. Haar特征基础

在上一节中，我们介绍了人脸检测的基本概念和应用场景。本节将深入探讨基于Haar特征的人脸检测技术的基础原理和实现方法。

2.1 Haar特征的定义

Haar特征是一种用于图像处理的简单特征。它通过计算图像中特定区域的像素值差异来描述图像的局部信息。Haar特征最初由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出，用于快速检测图像中的人脸。Haar特征的基本思想是通过对图像中的矩形区域进行简单的加减运算来提取特征，这些特征可以捕捉到人脸的局部结构信息。

2.1.1 矩形特征

矩形特征是Haar特征的核心，通过对图像中的矩形区域进行加减运算来生成。常见的矩形特征包括：

1. Type-1（水平特征）：

   • 计算两个相邻矩形区域的像素值差异。

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