基于Haar特征的Adaboost检测算法的优化方法

摘要

本发明提供了一种基于Haar特征的Adaboost检测算法的优化方法，第一步、利用积分图快速计算Haar特征的特征值；第二步、使用训练好的级联分类器对特征值进行选择，即，使用缩放后的模型作为模板在原始图像上滑动窗口，通过所有级联分类器的子窗口被判定为目标；第三步、所有判定为目标的子窗口作为候选矩形，通过非极大值抑制方法进行融合精简，直到获取最终目标。本发明的优点是：在保证检测的准确率轻微降低的基础上，大大提高了检测速度。优化训练分类器的方法相比，本发明并没有减少Haar特征的类别，使用的是PC上相同的分类器，检测效果更好。

主权项

基于Haar特征的Adaboost检测算法的优化方法，其特征是：第一步、利用积分图快速计算Haar特征的特征值；第二步、使用训练好的级联分类器对特征值进行选择，即，使用缩放后的模型作为模板在原始图像上滑动窗口，通过所有级联分类器的子窗口被判定为目标；第三步、所有判定为目标的子窗口作为候选矩形，通过非极大值抑制方法进行融合精简，直到获取最终目标。