- Jul 12 Thu 2012 02:19
[人工智慧] SOINN演算法
- Jul 12 Thu 2012 02:03
[電腦視覺] Haar Feature-based Cascade Classifier for Object Detection
Haar Feature-based Cascade Classifier是由Paul Viola提出,並且由Rainer Lienhar加強。
首先,一個分類器(Haar Feature-based Cascade Classifier)是由數百個相同物件的正樣本來做訓練(例如臉部或車),並且將它們縮小成特定大小,例如20x20。另外也訓練負樣本,負樣本則使用任意影像即可。
在分類器被訓練之後,它便可以被使用在和被訓練樣本相同大小的ROI上。當一個區域可能出現該物件時,分類器輸出1,否則輸出0。如果要搜尋整張圖裡面的所有物件,則要讓分類器以搜尋視窗(Search Window)搜尋整張圖。該分類器是經過特殊設計,因此他可以很容易的被縮放來尋找大小不一的目標物件,這比單純縮放目標影像有效的多。因此,欲尋找影像中未知大小的物件,則要以不同的大小去搜尋該影像多次。
該分類器之所以被稱為「階層式(Cascade)」,是因為該分類器包含了數個較為簡單的分類器,我們稱之為關卡。當候選物件通過層層關卡的過濾,我們便認定其為目標物件。而之所以被稱為「推進(Boosting)」,是因為每一個關卡中又使用了基於不同權重投票(Weighted voting)來設計的基本分類器(basic classifiers)。
目前這些基本分類器,是具有至少兩個葉子(leaves)的決策樹(decision tree)。而Haar-like feature做為這些基本分類器的輸入值,而以OpenCV為例,其使用的Haar-like feature如下圖:
- Jul 09 Mon 2012 02:44
[電腦視覺] 物體辨識的基本方法介紹
主要介紹幾個方法 順便備忘
Template Matching
給予一系列的同類型物件,於辨識時,將每一個Frame和這些同類物件做Template Matching,主要是用Correlation的方式來辨識,當一個區域的Correlation大到一定的門檻值,我們即假設該部分是我們所要偵測的物件。OpenCV有Template Matching相關的Function。使用這個方法的優點是簡便,但缺點是計算量過大,恐怕不適合Real-time的應用。
- Jul 07 Sat 2012 03:21
[AJAX] Facebook無限向下展開頁面演算法
- Jul 06 Fri 2012 00:12
[影像處理] 數位單眼如何拍星星
當你出遊的時候,進入光害少的區域,看見滿天星斗,想要拿口袋型相機拍下來的時候,
往往發現拍下來是一片黑!
因為星星是如此的遙遠,
所以一般相機如果沒有經過設定,拉長曝光時間,是很難拍到星星的。
- Jul 05 Thu 2012 00:39
[離散數學] 算術平均數、中位數、眾數表示方法
Let A sequence of number be
A1,A2,…..,Ai,…..,An in an increasing order
N is the number of elements
- Jul 03 Tue 2012 00:10
[電腦視覺] 立體影像Crop演算法
- Jul 02 Mon 2012 00:30
[影像拼接] 實作SONY XPERIA Panorama環場攝影特效練習
- Jul 01 Sun 2012 02:31
[電腦視覺] 數位防手震測試-以SURF做為評估工具
- Jun 28 Thu 2012 14:36
[影像處理] 不可見浮水印