Учебные наборы для алгоритма AdaBoost - PullRequest
0 голосов
/ 04 мая 2010

Как найти отрицательные и положительные обучающие наборы функций Haar для алгоритма AdaBoost? Итак, скажем, у вас есть определенный тип BLOB-объектов, которые вы хотите найти на изображении, и их несколько во всем массиве - как вы будете обучать их? Я был бы признателен за нетехническое объяснение как можно больше. Я новичок в этом. Спасибо.

1 Ответ

2 голосов
/ 04 мая 2010

Во-первых, AdaBoost не обязательно имеет какое-либо отношение к функциям Haar. AdaBoost - это алгоритм обучения, который объединяет слабых учеников в сильного ученика. Особенности Haar - это просто тип данных, на которых может учиться алгоритм AdaBoost.

Во-вторых, лучший способ получить их - это предварительно упорядочить ваши данные. Итак, если вы хотите выполнить распознавание лиц в стиле Виола и Джонс , вам нужно пометить лица на ваших изображениях в виде маски / наложения. Когда вы тренируетесь, вы выбираете образцы из изображения, а также, является ли выбранный образец положительным или отрицательным. Эта позитивность / негативность проистекает из вашей предыдущей отметки лица (или чего-либо еще) на изображении.

Вы должны будете сделать фактическую реализацию самостоятельно, но вы можете использовать существующих проектов , чтобы либо направлять вас, либо вы можете изменять их проекты.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...