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Haar 特征提取

热度 14已有 8155 次阅读2013-4-15 22:09 |个人分类:行人检测理论篇|系统分类:具体Idea| Haar, 特征

影响AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计算。选取的特征为矩特征为Haar特征,计算的方法为积分图。 (1)Haar特征:     Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。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。在确定了特征形式后 Harr- like特征的数量就取决于训练样本图像矩阵的大小,特征模板在子窗口内任意放置,一种形态称为一种特征,找出所有子窗口的特征是进行弱分类训练的基础。 (2)积分图:     积分图(Integral Image)主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之和作为一个数组的元素保存在内存中,当要计算某个区域的像素和时可以直接索引数组的元素,不用重新计算这个区域的像素和,从而加快了计算。“积分图"能够在多种尺度下,使用相同的时间来计算不同的特征,因此大大提高了检测速度。

 

    目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善. 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器。训练样本分为正例样本和反例样本,其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等),反例样本指其它任意图片,所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如,20x20)。

分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽车或人脸)分类器输出为1,否则输出为0。为了检测整副图像,可以在图像中移动搜索窗口,检测每一个位置来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体,分类器被设计为可以进行尺寸改变,这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以,为了在图像中检测未知大小的目标物体,扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。

    分类器中的“级联”是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。目前支持这种分类器的boosting技术有四种: Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost。"boosted" 即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting算法(权重投票),并利用基础分类器的自我训练得到。基础分类器是至少有两个叶结点的决策树分类器。 Haar特征是基础分类器的输入,主要描述如下。目前的算法主要利用下面的Harr特征。

    每个特定分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数(这里的比例系数跟检测时候采用的比例系数是不一样的,尽管最后会取两个系数的乘积值)来定义。例如在第三行特征(2c)的情况下,响应计算为复盖全部特征整个矩形框(包括两个白色矩形框和一个黑色矩形框)象素的和减去黑色矩形框内象素和的三倍。每个矩形框内的象素和都可以通过积分图象很快的计算出来。(察看下面和对cvIntegral的描述). 通过HaarFaceDetect 的演示版可以察看目标检测的工作情况。

转载自:http://www.cnblogs.com/retrieval/archive/2012/06/01/2531304.html

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