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此论文提出了经典的快速人脸检测方法,利用haar特征检测图像中的潜在的面部特征,并使用adaboost方法最终确定人脸位置。其中,为了提高检测速度,巧妙的使用了积分图像技术,堪称经典。本文提出的检测方法被广泛应用于实际开发中。
2013-01-18 上传大小:195KB
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整理Rapid object detection using a boosted cascade of simple features论文中的要点
Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features

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

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Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features论文学习
Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple

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Rapid Object Detection Using a Boosted of cascade simple features

Rapid Object Detection Using a Boosted of cascade simple features

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阅读笔记_Radpid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features

人脸检测经典论文 Radpid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 阅读笔记

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Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features.pdf

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Paul Viola经典人脸检测算法论文《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》的英文原文及中文翻译 本人花了不少时间理解后翻译而成的,对Adaboost级联检测器的学习者比较有帮助。

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人脸检测的C/C++源代码,曾发表于 OPENCV 的 MAILING LIST,主要是对OPENCV 3.1 版本发布的代码做了一些速度上的优化,并且解决了内存泄漏的问题。这个程序所使用的 Paul Viola 提出

人脸检测的C/C++源代码,曾发表于 OPENCV 的 MAILING LIST,主要是对OPENCV 3.1 版本发布的代码做了一些速度上的优化,并且解决了内存泄漏的问题。这个程序所使用的 Paul Viola 提出(该论文“Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”发表在 CVPR01)的 Ada Boosted Cascade 算法可以说是目前最好最快的目标检测算法。

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