人脸检测和haar分类器视频讲解

刚开始学习人脸检测时,非常郁闷什么是haar分类器,一直是迷迷糊糊的,搞不清楚什么是弱分类器,什么是强分类器,什么是级联分类器,还有检测窗口是如何在待检测图片上运行的,这个小视频会生动形象的展示给你的,想必你会有个直观理解的,快快点击吧  https://vimeo.com/34631229。

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这个小视频是我查找资料中无意中找到的,真实很不容易的,我想如果一开始就看这个小视频的话,再看论文也好,研究opencv源代码也好,会入门更快。对于人脸检测的其他入门方面的小文章,可以参考我的其他几篇博文http://blog.csdn.net/ding977921830/article/details/45872779,和http://blog.csdn.net/ding977921830/article/details/45875717,以及http://blog.csdn.net/ding977921830/article/details/46128903。

时间: 2024-08-08 13:53:10

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浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

浅谈人脸检测之Haar分类器方法

我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用,Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法,只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联,并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法,这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论. 在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>和<R

OpenCV训练自己的人脸检测级连分类器并测试

0. 概述 分为如下几步: step1. 制作训练数据集 step2. 训练分类器 step3. 使用分类器进行分类 1. 准备工作 建立一个项目目录objection_detection/ $ mkdir objection_detection/ $ cd objection_detection/ 建立一个训练数据集目录train_img_set/用于存放训练图片 $ mkdir train_img_set/ 下载MIT_Face数据集,并将训练图片的face/和non-face/图片集拷贝到

第三十七节、人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

Python-OpenCV人脸检测(代码)

Python-OpenCV人脸检测(代码) @author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43523507 做人脸识别,首先要检测出图片/视频中的人脸,今天就研究了一下OpenCV的Python接口,把常用的一些功能模块写成函数.基于Python-OpenCV以及PIL,实现图片中人脸的检测以及截取保存.眼睛检测.笑脸检测.下面简单总结一下. 一.软件安装 安装Python-OpenCV以及其依赖库.PIL

图像人脸检测(框出人脸、笑脸、眼睛)

1 # 通过图片识别人脸 2 3 #1.概述: 人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别.面部识别. 4 5 # 2.人脸识别步骤 6 # 1 人脸图像采集及检测 7 # 2 人脸图像预处理 8 # 3 人脸图像特征提取以及匹配与识别 9 10 # 3. 人脸识别的方法 11 # 在OpenCV中主要使用了两种特征(即两种方法)进行人脸检

Atitti opencv2.4 实现的人脸检测 attilax总结

1.1. 1.OpenCV人脸检测的方法1 1.2. /atiplat_img/src/com/attilax/facedetection/FaceDetector.java1 1.3. 效果如图:很不错3 1.4. Attilax总结,效果还是不错的3 1.1. 1.OpenCV人脸检测的方法 在OpenCV中主要使用了两种特征(即两种方法)进行人脸检测,Haar特征和LBP特征. 上图中文件夹的名字"haarcascades"."hogcascades"和&qu

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基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器

基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了. 1        算法要点 Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联: Haar分类器算法的要点如下: a)        使用Haar-like特征做检测. b)       使用积分图(IntegralImage)对Haar-like特