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分類器的訓(xùn)練過程

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opencv中haar、lbp的訓(xùn)練原理及過程

　　分類器的訓(xùn)練過程

　　縮進為了方便理解，以下章節(jié)都是以maxDepth=1為例分析訓(xùn)練過程，Depth=1（如haarcascade_frontalface_alt.xml）類型的stump弱分類器，結(jié)構(gòu)簡單，這里可以認(rèn)為，弱分類器包含幾個特征值。

　　分類器的訓(xùn)練過程

　　Depth=1的stump弱分類器示意圖

　　分類器的訓(xùn)練過程

　　圖3 Depth=2的樹狀弱分類器示意圖

　　其他深度請自行分析代碼。在收集到numPos個TP和numNeg個FP后，就可以訓(xùn)分類器了，過程如下：

　　1. 首先計算所有Haar特征對這numPos+numNeg個樣本patches的特征值，排序后分別保存在的vector中，如圖2

　　分類器的訓(xùn)練過程

　　圖2 分類器訓(xùn)練過程示意圖

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