如何用OpenCV训练你的分类器的目标检测方法？首先PaulViolaclc单元1，打开SQLServer联机丛书，使用SQLServer联机丛书中的搜索功能搜索目标检测方法 。起初，PaulViolaViolajones的人脸检测算法是一种基于滑动窗口的目标检测算法 ， 但它克服了滑动窗口检测带来的低效率，可以用于实时人脸检测，主要得益于以下三点:我参考了论文，应该说一般来说，没有结论，不同模型的特征提取方法对于不同的检测目标有不同的效果，比如HOG更适合整个人体的检测，而HAAR更偏向于人脸的识别，至于这个原因，一部分是因为数学(这个真的很复杂，不是一两句话能说清楚的)，另一部分是大量的经验造成的，你可以看到每张外语试卷最后都会有专门的部分来测试testresult ， 会有比较的效果 。
1、haar德语是什么意思haar德语的意思是头发 。句子如下:1 。Terhaarromenij:你第一次看不到意大利面条的结构和连接 。Terhaarromenij:“现在你可以首先看到意大利面条的结构和它们的连接 。”2.Anovelfeature (HOCOR)是用haar获得的 。通过对LP残差进行HAAR小波变换，得到一个新的特征(hocor) 。
2、什么是haar特征【Haarlike特征】Haarlike特征最早是由Papageorgiou等人应用于人脸表征的 。维奥拉和琼斯在此基础上运用了三种类型和四种形式的特征 。哈尔特征分为边缘特征、线状特征、中心特征和对角线特征三类 ， 组合成特征模板 。特征模板中有白色和黑色的矩形，模板的特征值定义为白色矩形像素和黑色矩形像素之和 。
比如面部的某些特征可以简单地用矩形特征来描述，比如:眼睛比脸颊黑 ， 鼻梁两侧比鼻梁黑，嘴巴比周围颜色黑 。而矩形特征只对一些简单的图形结构敏感，比如边和线段，所以只能描述特定方向(水平、垂直和对角线)的结构 。对于图中的A、B、D等特征，特征值的计算公式为:vSum white Sum black，而对于C，计算公式为:vSum white 2 * Sum black黑色区域的像素之和乘以2的原因是为了使两个矩形区域的像素数量一致 。
3、matlab小波分析工具箱GUIreconstruct【harr like及联分析器】在NodeAction中选择selecton ， 然后在第一个节点树中选择一个节点，也就是选择了该节点对应的图像，然后点击重建按钮，就可以重建了 ， 并且可以同时选择多个节点(图像分解结果) ， 点击选中 ， 再点击取消选中 。很好玩，试试吧 。
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