Сочинение на тему Как работает алгоритм Haar Cascade Classifier?
- Опубликовано: 23.06.2020
- Предмет: Наука, образование
- Темы: Исследование, Методы исследования, Обучение
Одним из алгоритмов, которые я использовал во время своей работы, был классификатор Haar Cascade. Он был предложен Полом Виолой и Майклом Джонсом в 2001 году в их статье «Быстрое обнаружение объектов с использованием расширенного каскада простых функций» [33]. Он основан на обнаружении специфических особенностей, которые называются «Хаар-подобные особенности». На рисунке 2.15 показаны три примера Haar-подобных функций. Они рассматриваются как ядра свертки. Они состоят из формы, которая разделена между двумя областями, и для каждой области вычисляется сумма интенсивностей пикселей, а затем вычисляется разница между этими суммами, другими словами, он рассчитывает разницу яркости между соседними областями. Форма Haar-подобного объекта в основном представляет собой прямоугольник, для объектов в форме прямоугольника мы можем преобразовать входное изображение в целостное изображение, таким образом, сумма наших областей вычисляется с O (1) сложностью.
Каскадный классификатор состоит из этапов; система обнаруживает объекты для поиска, перемещая окно над изображением. Каждый этап помечается как положительный или отрицательный, в зависимости от результата, если указанный объект был найден или нет. Если метка была отрицательной, то классификация этого региона помечается как завершенная, и окно переместится в следующее место. Истинный положительный результат означает, что объект в вопросе определенно находится на изображении, а классификатор помечает результат как положительный.
Это считается сложным и очень эффективным методом обнаружения объектов. Это подход, основанный на машинном обучении, в котором можно обучить каскадную функцию из ряда положительных и отрицательных изображений. По этой причине я предпочел использовать этот метод, когда речь заходит о части обнаружения рук в моей программе, потому что он может быть улучшен путем тренировки каскада для увеличения частоты обнаружения (истинно-положительного) и уменьшения ложно-положительного. Оцените также. Помимо того, что он надежный, он практичен для приложений реального времени.
Кроме того, чтобы быть справедливым с другим обсуждаемым методом обнаружения, а именно с выпуклым обнаружением, основанным на обнаружении кончиком пальца, этот метод имеет больше смысла в использовании, если приложению приходится много делать с движениями пальцев и делать различные быстрые изменения. в пальце знаков. Метод обнаружения на основе классификатора Хаара считается гораздо более надежным, когда у нас есть очень хорошо обученный классификатор, основанный на заранее распознанных жестах рук. Так что это большое преимущество для метода классификатора Хаара, но он также может иметь неприятные последствия, если каскад недостаточно хорошо обучен с достаточным количеством положительных выборок.
Если взглянуть на школы в Ричмонде, штат Калифорния, и сравнить их со школами в Конкорде, штат Калифорния, можно увидеть огромную разницу. Мало того, что жилой
Преподавание существительных в важной области интересов в преподавании английского языка, которая всегда привлекала мое внимание и внимание моих учеников. Это обширная область, которая может связать
В графическом романе Элисон Бешдель «Веселый дом» она рассказывает о своей семье, но больше о своих отношениях с отцом. Она изображает своего отца эмоционально разъединенным