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文檔簡介
1、目標(biāo)識別是計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域非?;钴S的研究課題。針對生物特征的識別都圍繞著“人”來展開,人臉識別、表情識別、性別識別、虹膜識別、手勢識別等等。而日常生活中常見的動物如貓狗、牛羊等亦開始出現(xiàn)在目標(biāo)檢測和識別中。特別地,貓、狗等寵物越來越受到人們的關(guān)注。本文以最常見的寵物——貓為研究對象,提出了一種應(yīng)用于數(shù)碼相機(jī)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的由粗到精(coarse-to-fine)的貓臉檢測方法。首先,基于Haar-like特征的AdaBoost學(xué)
2、習(xí)算法訓(xùn)練一個粗級的貓臉檢測器。這個粗分類器能夠快速地檢測出不同尺度的貓臉,在微軟貓臉圖片庫(含貓臉圖片10000幅)上測試達(dá)到85%的檢測率,但誤檢較高,誤檢貓臉占實際貓臉總數(shù)的27%。為了排除誤檢,級聯(lián)一個基于HOG特征SVM分類器,對粗級分類器的檢出框歸一化大小后作二次分類,將其結(jié)果作為最終分類結(jié)果,誤檢貓臉數(shù)目由281個下降至21(貓臉總數(shù)10098)。粗檢測器使用基于查找表型弱分類器的Gentle AdaBoost算法訓(xùn)練而成
3、。Gentle Adaboost是連續(xù)Adaboost(Real AdaBosst)改進(jìn)。與Real AdaBosst相比,Gentle Adaboost的弱分類器輸出函數(shù)在數(shù)值上更穩(wěn)定。而查找表型弱分類器能減少Haar特征數(shù),更好的表達(dá)正樣本和負(fù)樣本的分布。粗檢測器的目的是利用Haar+Adaboost分類模式的快速檢測能力,避免了HOG+SVM分類模式準(zhǔn)確率高但耗時巨大的問題;精檢測器利用HOG+SVM分類模式出色的區(qū)分度彌補了粗檢
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