分類(lèi)器的訓(xùn)練過(guò)程
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opencv中haar、lbp的訓(xùn)練原理及過(guò)程分類(lèi)器的訓(xùn)練過(guò)程
縮進(jìn)為了方便理解，以下章節(jié)都是以maxDepth=1為例分析訓(xùn)練過(guò)程，Depth=1（如haarcascade_frontalface_alt.xml）類(lèi)型的stump弱分類(lèi)器，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，這里可以認(rèn)為，弱分類(lèi)器包含幾個(gè)特征值。
Depth=1的stump弱分類(lèi)器示意圖
圖3 Depth=2的樹(shù)狀弱分類(lèi)器示意圖
其他深度請(qǐng)自行分析代碼。在收集到numPos個(gè)TP和numNeg個(gè)FP后，就可以訓(xùn)分類(lèi)器了，過(guò)程如下：
1. 首先計(jì)算所有Haar特征對(duì)這numPos+numNeg個(gè)樣本patches的特征值，排序后分別保存在的vector中，如圖2
圖2 分類(lèi)器訓(xùn)練過(guò)程示意圖
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