Haar級(jí)聯(lián)分類器、HOG級(jí)聯(lián)分類器和LBP級(jí)聯(lián)分類器都是計(jì)算機(jī)視覺中用于目標(biāo)檢測(cè)的特征提取與分類方法，它們各自利用不同的圖像特征進(jìn)行訓(xùn)練，并且通常結(jié)合級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)來(lái)提升實(shí)時(shí)性。

一、Haar級(jí)聯(lián)分類器

1. 特征描述： Haar特征由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出，主要用于人臉檢測(cè)。它是一種基于圖像局部像素灰度值差分的特征，包括矩形區(qū)域內(nèi)的黑白或者灰度對(duì)比。例如，特征可以是相鄰矩形區(qū)域的像素之和的差值。

2. 級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)： 級(jí)聯(lián)分類器的設(shè)計(jì)是為了提高效率，通過(guò)多個(gè)弱分類器級(jí)聯(lián)在一起形成一個(gè)強(qiáng)分類器，快速排除大部分非目標(biāo)區(qū)域，只有當(dāng)所有級(jí)聯(lián)的弱分類器都通過(guò)時(shí)，才認(rèn)為該區(qū)域可能存在目標(biāo)物體（如人臉）。Viola-Jones算法首先使用大量的正負(fù)樣本訓(xùn)練出一系列的Haar特征分類器，并將這些“快而糙”的分類器按照誤報(bào)率逐步降低的方式級(jí)聯(lián)起來(lái)。

3.應(yīng)用： 最著名的應(yīng)用是OpenCV中的預(yù)訓(xùn)練的人臉檢測(cè)器，其能夠?qū)崟r(shí)地在視頻流或圖像中檢測(cè)出人臉的位置。

4.可擴(kuò)展性和魯棒性：Haar 級(jí)聯(lián)分類器不僅可以應(yīng)用于人臉檢測(cè)，也可以通過(guò)訓(xùn)練識(shí)別其他對(duì)象類別，如眼睛、嘴巴等。對(duì)于光照變化、尺度變化和部分遮擋具有一定的魯棒性，但對(duì)極端條件下的效果可能會(huì)有所下降。

實(shí)例演示：

import cv2

加載預(yù)訓(xùn)練的Haar級(jí)聯(lián)分類器XML文件

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

讀取圖像

img = cv2.imread('image.jpg')

轉(zhuǎn)換為灰度圖像

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

檢測(cè)人臉

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

在圖像上繪制矩形框

for (x, y, w, h) in faces:

????cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

顯示結(jié)果

cv2.imshow('img', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在這個(gè)示例中，首先加載了一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的Haar級(jí)聯(lián)分類器XML文件，

然后讀取一張圖像并將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像。接著，使用detectMultiScale方法檢測(cè)圖像中的人臉，并在圖像上繪制矩形框，最后，顯示處理后的圖像。

Haar級(jí)聯(lián)分類器主要利用了Haar特征、積分圖、AdaBoost算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

首先，使用Haar特征進(jìn)行物體的檢測(cè)；然后，借助積分圖對(duì)Haar特征的值進(jìn)行求取，以提高計(jì)算效率；接著，通過(guò)AdaBoost算法訓(xùn)練出能夠區(qū)分人臉和非人臉的強(qiáng)分類器；最后，通過(guò)采用篩選式級(jí)聯(lián)的方式將多個(gè)強(qiáng)分類器組合在一起，以此提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和速度。

在實(shí)際應(yīng)用中，Haar特征從基本的Haar Basic特征發(fā)展到現(xiàn)在的復(fù)雜特征如Haar-Like和Haar Extended。

二、HOG級(jí)聯(lián)分類器

1. 特征描述： Histograms of Oriented Gradients (HOG) 是一種基于梯度直方圖的特征描述符，它反映了圖像局部區(qū)域內(nèi)的邊緣方向和強(qiáng)度分布信息。每個(gè)圖像塊被分割成小單元格，然后計(jì)算各單元格內(nèi)像素梯度的方向直方圖，最終組合成全局描述符。

2. 級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)： 同樣，HOG特征也可以用于構(gòu)建級(jí)聯(lián)分類器以實(shí)現(xiàn)高效的對(duì)象檢測(cè)。HOG級(jí)聯(lián)分類器對(duì)于形狀不規(guī)則的對(duì)象有較好的識(shí)別能力，比如行人檢測(cè)。

3.應(yīng)用： HOG廣泛應(yīng)用于行人檢測(cè)、車輛檢測(cè)等任務(wù)，其優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)光照變化和部分遮擋具有一定的魯棒性。

三、LBP級(jí)聯(lián)分類器

1. 特征描述： Local Binary Patterns (LBP) 是一種紋理描述符，它通過(guò)比較像素點(diǎn)與其鄰域內(nèi)像素的灰度值來(lái)生成二進(jìn)制碼，從而表達(dá)圖像的局部紋理信息。LBP特征簡(jiǎn)單、快速且具有旋轉(zhuǎn)不變性和灰度不變性。

2. 級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)： LBP特征也可整合到級(jí)聯(lián)分類器中，用于諸如人臉識(shí)別、表情識(shí)別和其他基于紋理分析的任務(wù)。LBP級(jí)聯(lián)分類器會(huì)先通過(guò)簡(jiǎn)單的紋理模式快速篩選圖像，然后再通過(guò)更復(fù)雜的后續(xù)級(jí)聯(lián)層進(jìn)行精確判斷。

3. 應(yīng)用： LBP在面部表情識(shí)別、皮膚紋理分析以及一些特定場(chǎng)景下的物體識(shí)別等方面表現(xiàn)出色。

總的來(lái)說(shuō)，這三種級(jí)聯(lián)分類器各有特點(diǎn)：Haar級(jí)聯(lián)分類器的識(shí)別速度快，但可能對(duì)光線、表情等變化較為敏感；HOG級(jí)聯(lián)分類器對(duì)物體的形狀和大小等特性有良好的識(shí)別能力；而LBP級(jí)聯(lián)分類器對(duì)于噪聲和光照變化有較強(qiáng)的魯棒性。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-791274.html

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