6-9 Haar+adaboost人脸识别

我们重点分析了Haar特征的概念以及如何计算Haar特征，并介绍了Haar+Adaboost分类器它们的组合以及Adaboost分类器如何使用和训练。这节课我们将通过代码来实现一下Haar+Adaboost分类器实现的人脸识别。

计算jpg图片的haar特征，不过这一步opencv已经帮我们做了，所以我们不需要。我们只需要对这个图片进行一个灰度处理，因为所有的haar特征必须要是基于灰度图片来进行计算的。第四步，我们进行检测。所以我们要检测出来当前的haar特征的人脸以及人脸上的眼睛。总共有两个XML文件，其中一个XML文件描述的是人脸，另外一个XML文件描述的是眼睛。第五步，我们需要对检测出来的结果进行遍历，并且绘制一下我们检测出来的方框。

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时间： 2024-10-12 20:32:23

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基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类

基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类,称haar分类器. 通过这个算法的名字,我们能够看到这个算法事实上包括了几个关键点: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分类器算法的要点例如以下: a)        使用Haar-like特征做检測. b)       使用积分图(IntegralImage)对Haar-like

opencv 利用Haar 人脸识别

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <iostream> #include <Windows.h> using namespace std; int main() { // 加载Haar特征检测分类器 // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 下面是我机器上的文件路径 const

OpenCV — 人脸识别

前段时间弄过一下人脸识别相关的东西,记录一下 撰写不易,转载需注明出处:http://blog.csdn.net/jscese/article/details/54409627本文来自 [jscese]的博客! 概念 FaceDetect 人脸检测 在一张图像中判断是否存在人脸并找出人脸所在的位置 FaceRecognize 人脸识别 在人脸检测的基础上收集人脸数据集合进行处理保存信息,将输入人脸与保存的信息进行比对校验,得到是否为其中某个人脸 特征值 以某种特定规则对输入源进行处理得到具有唯一

人脸识别（face recognition）

一.前述 1. 发展 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计学方法转变为CNN.RCNN等深度学习及其变形的方法.现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界.工业界和国家的支持. 之后的内容主要参考了下面的链接,

人脸识别

一:发展历程 人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美 国.德国和日本的技术实现为主:人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度:“人脸识别系统”集成了 人工智能.机器识别.机器学习.模型理论.专家系统.视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心 技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化.

人脸识别技术大总结1——Face Detection &amp; Alignment

搞了一年人脸识别,寻思着记录点什么,于是想写这么个系列,介绍人脸识别的四大块:Face detection, alignment, verification and identification(recognization),本别代表从一张图中识别出人脸位置,把人脸上的特征点定位,人脸校验和人脸识别.(后两者的区别在于,人脸校验是要给你两张脸问你是不是同一个人,人脸识别是给你一张脸和一个库问你这张脸是库里的谁. 今天先介绍第一部分和第二部分. 主要说三篇顶会文章. ===============

基于QT和OpenCV的人脸识别系统

1 系统方案设计 1.1 引言 人脸是一个常见而复杂的视觉模式,人脸所反映的视觉信息在人与人的交流和交往中有着重 要的作用和意义,对人脸进行处理和分析在视频监控.出入口控制.视频会议以及人机交互等领 域都有着广泛的应用前景,因此是模式识别和计算机视觉领域持续的研究热点. 本系统在 FriendlyARM Tiny6410 开发板基础上,利用 OpenCV 计算机视觉库和 QT 图形库,通 过普通的 USB 摄像头实现了自动人脸识别,准确率较高,方便易用. 1.2 系统总体架构 "人脸识别&quo

Haar Adaboost 检测车辆

参考资料: http://blog.csdn.net/zhuangxiaobin/article/details/25476833 [图像处理]Haar Adaboost 检测自定义目标(视频车辆检测算法代码) http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 浅析人脸检测之Haar分类器方法 http://blog.csdn.net/zhuangxiaobin/article/details/26075667 [机器学习]A

【人脸识别】初识人脸识别

[人脸识别]初识人脸识别 /* Author:    cyh_24 */ /* Date:        2014.10.2 */ /* Email:    [email protected] */ /* More:    http://blog.csdn.net/cyh_24  */ 由于导师给我们布置了每周阅读两篇大牛论文,并写ppt的任务.反正ppt都写了,所以我想干脆直接把ppt的内容再整理一下写成博客.近期的阅读论文都是人脸识别相关的主题. 如果你研究过人脸识别,或者对这方面有兴趣,那