1.haar-like特征介绍-最初用于描述人脸，分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。-特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为黑色矩形像素和-白色矩形像素和。-邻域矩形灰度差特征Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。-但矩形特征只对一些简

本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器，并且用该分类器用于模式识别。

1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。

1        算法要点Haar分类器=Haar-like特征+积分图方法+AdaBoost+级联；Haar分类器算法的要点如下：a

提取被跟踪目标的视觉特征，常见的图像特征有灰度特征、颜色特征、纹理特征、Haar-like矩形特征、兴     趣点特征、超像素特征等。（需一一了解）（2）、运动模型。 

1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。

图2-4  Adaboost分类器的构造过程 1）Haar-like矩形特征 Haar-like矩形特征是根据图像的区域灰度对比特性进行设计的，常用的Haar-lik

Opencv中的FaceDetectionusingHaarCascades标签（空格分隔）：【图像处理】声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/五种典型的haar-like

1、Haar-like特征        Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上

OpenCV学习 笔记(二)基于Haar-like特征的 层叠推进 分类器快速 目标 检测 OpenCV学习笔记之二――基于Haar-like特征的层叠推进分类器快速目标检测 一、 简介 目标检测方法最初由

Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features Introduction

在前两篇文章中，我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前三个步骤： 1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ====

原帖地址：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929570 1、Haar-like特征      

1、Haar-like特征直白的说，就是一个矩形框，如下Harr-like特征值就是上图每个矩形框的白色区域的面积减去黑色区域的面积这时候有人会问两个问题：1.这个矩形区域有多大？

Haar-like特征来龙去脉声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/haar-like特征概念haar-like特征是是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子

Haar-like特征来龙去脉声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/haar-like特征概念haar-like特征是是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子

那么，今天就谈一谈人脸检测最为经典的算法Haar-like特征+Adaboost。这是最为常用的物体检测的方法（最初用于人脸检测），也是用的最多的方法，而且OpenCV也实现了这一算法，可谓路人皆知。

在前两篇文章中，我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前三个步骤：1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本2.生成样本描述文件3.训练样本4.目标识别==============

在上一篇文章中，我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前两个步骤：1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本2.生成样本描述文件3.训练样本4.目标识别==============

本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器，并且用该分类器用于模式识别。

Haar-Like特征矩形特征的值，是指图像上两个或多个形状大小相同的矩形内部所有像素灰度值之和差值，即使用白色矩形区域所有像素灰度值之和减去黑色矩形区域所有像素灰度值之和。

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09 1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou

1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。

转载请标明出处：http://blog.csdn.net/tonyshengtan，欢迎大家转载，发现博客被某些论坛转载后，图像无法正常显示，无法正常表达本人观点，对此表示很不满意。。。。。。。。0：写在前面的话      写在前面的牢骚话，作为一个非主流工程师，我专业与目前工作都与这些知识相隔十万八千里，所以，我所学习和实现的完全是因为兴趣，目前还研究学习的很浅，谈不上高深，所以还是要继续努力学

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由于课程学习的原因，最近一个月一直在了解AdaBoost的原理及实现方法。这算是我学习的第一个比较复杂的算法，最后也没有完全实现，只是实现了一个类似与教学用的demo。但这个过程也得益于网络上各路大神们经典博文的参考，才能够更深入一点理解AdaBoost。下面列出相关参考论文以及博文链接。其中也会添加一些自己在学习中对该算法细节的一些思考，如有错误尽请拍砖指正！主要参考论文:《RapidObjec

在上一篇文章中，我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前两个步骤：1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本2.生成样本描述文件3.训练样本4.目标识别==============

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征 1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征[email protected]://blog.csdn.net/zouxy091、Haar-like特征Haar-like特征最早是由Papageorgiou

1        算法要点Haar分类器=Haar-like特征+积分图方法+AdaBoost+级联；Haar分类器算法的要点如下：a) 

  这个部分学习的是得到样本以后，如何进行Haar-like特征的提取和计算。详细的看注释吧。有问题我们讨论下吧（我初学者，以前学硬件的）。

1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。

转载地址：http://2000liuzhenxing.blog.163.com/blog/static/5167747520096189318267/以下转载，仅供学习交流！CvHaarFeature,CvHaarClassifier,CvHaarStageClassifier,CvHaarClassifierCascadeBoostedHaar分类器结构的几个结构体是树型结构。Cascade:

原文：http://www.myexception.cn/image/696888.html1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，

目前常用的Haar-like特征可以分为三类：线性特征、边缘特征、点特征（中心特征）、对角线特征。

1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。

.InternationalJournalofComputerVision,2004,57(2):137-154.该算法的主要贡献有三：1.提出积分图像（integralimage）,从而可以快速计算Haar-like

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征[email protected]、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones

blog.csdn.net/liulina603/article/details/8291112目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征2012-12-1315:45538人阅读评论(0)收藏举报1、Haar-like

转自：http://www.rosoo.net/a/201009/10207.htmlOpenCV的cvHaarDetectObjects()函数（在haarFaceDetect演示程序中示例）被用来做侦测。关于该检测的详细分析，将在下面的笔记中详细描述。TAG: OpenCV  Haar  转自：http://www.rosoo.net/a/201009/10207.html一、简介目标检测方法

图2-4 Adaboost分类器的构造过程1）Haar-like矩形特征Haar-like矩形特征是根据图像的区域灰度对比特性进行设计的，常用的Haar-like特征[39]如图2-5

1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。

转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/79295701、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou

1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。

之后RainerLienhart和JochenMaydt用对角特征，即Haar-like特征对检测器进行扩展。OpenCV中自带的人

1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。

 1、Haar-like特征：    Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示。

Haar-like特征，即很多人常说的Haar特征，是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子。它最早是由Papageorigiou等人用于人脸描述。

毕设算是告一段落，里面用了一点点人脸识别，其实完全是OpenCV自带的，源自两篇论文：P.ViolaandM.Jones.  Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures.R.LienhartandJ.Maydt. AnExtendedSetofHaar-likeFeaturesforRapidObjectDetection.转载

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09 1、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou