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基于adaboost算法的人脸检测PPT学习教案.pptx

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基于adaboost算法的人脸检测PPT学习教案.pptx

上传人:wz_198613 2021/6/14 文件大小:1017 KB

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文档介绍

文档介绍:会计学
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基于adaboost算法的人脸检测
人脸检测
人脸检测(face detection)是指对于任意一幅给定的图像,采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸,如果是则返回人脸的位置、大小和姿态。
典型的方法有模板法、基于示例学****基于器官特征的方法、神经网络、彩色信息+形状分析、AdaBoost的方法等等。
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矩形特征,也叫Haar-Like特征。在AdaBoost算法中使用矩形特征作为特征模板。用一个5元组表示一个矩形特征(x,y,w,h,angle),其中(x,y)为矩形的左上角位置,(w,h)为矩形的宽和高,angle表示矩形的旋转角度。计算一个矩形特征对应的特征值有几种方法,例如,黑色部分与白色部分像素和的差、黑色部分与整个矩形面积的权重差等等。
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我们主要考虑以下四种举行特征(只含0 angle特征,不包含45 angle类型的矩形特征):
(A) (B) (C) (D)
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将haar特征这种反映图像中灰度分布特点的特性引入人脸检测问题当中,问题就转换成如何找到较好的haar特征对人脸图像灰度分布的特点进行描述。下图中的3个特征就能很好的描述图像中人脸的眼部的灰度的分布特点。
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满足(s,t)条件的矩形的数量计算
对于 子窗口,我们只需要确定了矩形左上顶点和右下顶点,即可以确定一个矩形;如果这个矩形必须满足下面两个条件(称为(s,t)条件):
(1)x方向边长能被自然数s整除。
(2)y方向边长能被自然数t整除。
满足(s,t)条件的矩形称为条件矩形。
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首先,确定左上角位置,则左上角可以选择的位置范围为:
其次,根据左上角位置限定右下角位置范围为:
其中:
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则(m,n)图像窗口内满足(s,t)条件的矩形特征的数目:
公式(1)
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所以m n子窗口中所有四种特征模板的特征总 数量,就是满足四个(s,t)条件的矩形特征的数量的总和,即:
代入公式(1)即可求得条件矩形的特征数量总和。
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积分图:利用矩形特征来计算选取人脸的特征有一种非常快速的算法,这种算法使用了一种间接的图像表示方法,称之为积分图。在一张积分图上,点i(x,y)的积分值ii(x,y)是原图像上该点的上方和左方所有点的亮度值的和。即:

其中ii(x,y)为积分图,i(x,y)为原始图像。
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