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分類器的訓(xùn)練過程

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opencv中haar、lbp的訓(xùn)練原理及過程

  分類器的訓(xùn)練過程

  縮進(jìn)為了方便理解,以下章節(jié)都是以maxDepth=1為例分析訓(xùn)練過程,Depth=1(如haarcascade_frontalface_alt.xml)類型的stump弱分類器,結(jié)構(gòu)簡單,這里可以認(rèn)為,弱分類器包含幾個(gè)特征值。

  分類器的訓(xùn)練過程

  Depth=1的stump弱分類器示意圖

  分類器的訓(xùn)練過程

  圖3 Depth=2的樹狀弱分類器示意圖

  其他深度請(qǐng)自行分析代碼。在收集到numPos個(gè)TP和numNeg個(gè)FP后,就可以訓(xùn)分類器了,過程如下:

  1. 首先計(jì)算所有Haar特征對(duì)這numPos+numNeg個(gè)樣本patches的特征值,排序后分別保存在的vector中,如圖2

  分類器的訓(xùn)練過程

  圖2 分類器訓(xùn)練過程示意圖

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