文件名称:
Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features
开发工具:
文件大小: 322kb
下载次数: 0
上传时间: 2013-02-28
详细说明： 本文由保罗·维奥拉和迈克尔·琼斯于2001年提出。并被评为2011年的CVPR会议龙格-希金斯奖。虽然它可以被训练来寻找多种物体，它的主要应用还是在解决人脸检测方面。 文章的主要结论: 1.Haar特征的提出.使AdaBoost进行人脸检测成为可 能.作者说明使用Haar特征而不是像素点的原因是:特征能包含某些特别领域的信息(encode ad-hoc domain knowledge that is difficult to learn using a finite quantity of training data.);此外在Integral提出以后,基于特征的系统的运算速度高于基于像素的系统 2.用于快速Haar特征运算的Integral Image的提出:极大地提高了训练速度和检测速度 3.用于物体检测的AdaBoost方法的提出:Haar特征作为弱分类器判据与Adaboost结合到了一起 4.Cascade级联方式的提出:极大地提高了AdaBoost的检测速度
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