(5)圖像特征提取算法:haar特征
該特征常和AdaBoost結合用於識別人臉。Haar特征很簡單,分為三類:邊緣特征、線性特征、中心特征和對角線特征,組合成特征模板。特征模板內有白色和黑色兩種矩形,並定義該模板的特征值為白色矩形像素和減去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了圖像的灰度變化情況。例如:臉部的一些特征能由矩形特征簡單的描述,如:眼睛要比臉頰顏色要深,鼻梁兩側比鼻梁顏色要深,嘴巴比周圍顏色要深等。但矩形特征只對一些簡單的圖形結構,如邊緣、線段較敏感,所以只能描述特定走向(水平、垂直、對角)的結構。
Haar的4種特征提取模板矩形如下圖(色塊矩陣姿態包括水平、垂直、斜45度):
參考資料:https://blog.csdn.net/xiongchao99/article/details/78776629?utm_source=copy
(5)圖像特征提取算法:haar特征
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