Computer vision 使用boosting生成特征时，哪些是好的过滤器
我正在尝试实现类似于这里给出的方法： research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/Pubs/MIT/tieuIJCV.pdf 通过反复过滤和缩小图像生成的特征，使用AdaBoost从数据库中检索与查询图像“相似”的图像 本文展示了用于检测基本图像特征（垂直线、对角线、角点等）的过滤器的图像，并指出这些特征是可分离的，但没有确切说明这些特征的矩阵是什么。是否有人知道哪些矩阵用于过滤器，或者一般来说，哪些是用于检测简单几何形状的过滤器的好选择，以便与boosting一起使用Computer vision 使用boosting生成特征时，哪些是好的过滤器,computer-vision,Computer Vision,我正在尝试实现类似于这里给出的方法： research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/Pubs/MIT/tieuIJCV.pdf 通过反复过滤和缩小图像生成的特征，使用AdaBoost从数据库中检索与查询图像“相似”的图像 本文展示了用于检测基本图像特征（垂直线、对角线、角点等）的过滤器的图像，并指出这些特征是可分离的，但没有确切说明这些特征的矩阵是什么。是否有人知道哪些矩阵用于过滤器，或者一般来说，哪些是用于检测简单几何形状的过滤器的好选择，以便与bo
感谢它们似乎与同一作者在其第一篇文章中描述的Haar功能相似
我只在类中实现AdaBoost时使用了haar特性。一般来说，我想你可以制作自己的haar过滤器，可以看到一些简单的例子，它们似乎与同一位作者在他的第一篇文章中描述的haar功能相似 我只在类中实现AdaBoost时使用了haar特性。一般来说，我想你可以制作自己的haar过滤器，可以看到一些简单的例子