Может кто-нибудь объяснить мне, Виола Джонс Скейлинг?
Во время тестирования мы перемещаем окно 24X24 на нашем изображении и классифицируем его как лицо / лицо, используя наш обученный классификатор. Обученный классификатор представляет собой линейную комбинацию слабых классификаторов, а слабый классификатор - не что иное, как признак формы (x, y, w, h), где x, y - верхняя левая координата, а w, h - ширина, высота.
Итак, скажем, у меня была особенность как (1, 2, 1, 1), и, как упоминалось в статье, мы масштабируем ее на 1,25 каждый раз, моя новая особенность становится (1,25, 2,5, 1,25, 1,25), но что происходит к окну, изменится ли 24х24 на 30х30? Или кто-нибудь может привести пример того, как эта штука работает?
Я имел в виду: Виола Джонс - Как масштабировать слабый классификатор (функция)
Но не мог понять полностью.