1) Haar-like cascaded classifier
类Haar层叠式分类器
2) Cascade classifier
层叠分类器
1.
Real-time correlation tracking algorithm based on cascade classifier;
基于层叠分类器的快速相关跟踪算法
2.
By using Adaboost algorithm and cascade classifier,the system processes images rapidly and achieves high detection rate.
得益于Adaboost算法和层叠分类器的使用,系统具有很快的处理速度并获得了较高的正确识别率。
3.
A cascade method is employed to combine the strong classifiers to a cascade classifier,which accelerates the detection speed significantlyA system is showed in the end of this paper,which employs the real traffic video of Qingdao to detect the illegal vehicles.
使用限行车辆的训练样本对特征所对应的弱分类器进行训练,挑选出最优的弱分类器构成强分类器,并基于层叠的思想将几个强分类器按照结构复杂性顺序相组合,构建出层叠分类器,加快了车辆检测的速度。
3) Haar type
Haar类
1.
Haar type orthogonal transforms are applied in digital watermarking by the technique of variable scales and different transforms in this paper,namely,the size of subblocks is not all the same with the same blocks,fast transforms adopt are not all the same even to subblocks with the same size either.
论文采取变尺度、多变换的策略,将Haar类正交变换应用于载体为图像的数字水印中。
4) Haar-like feature
类Haar特征
1.
Based on the Viola-Jones fast object detection algorithm, the nature and the construction of Haar-like features are researched.
在Viola-Jones快速目标检测算法的基础上,侧重研究了类Haar特征原型的本质与提取,提出了类灰度图的概念,并以快速人脸检测为例,从类灰度图提取广义类Haar特征,从本质上拓展了类Haar特征的类型。
2.
Policy that calculates in advance the partitioning of Haar-like feature weak classifiers in sample input space and updating training face samples’ weights dynamically is adopted.
该算法采用预先计算类Haar特征所对应弱分类器在样本空间的划分,并动态更新人脸训练样本的权值。
3.
Haar-like features describing the differences of gray level, gradient and skin color of face pattern are used to construct the feature set for face detection.
提出一种综合使用灰度、梯度和肤色信息的实时人脸检测方法,使用类Haar特征描述人脸模式的灰度差、梯度差和肤色差,构造相应的特征集。
5) Haar-like feather
类Haar特征
1.
The classifier is consisted of Haar-like feather,Adaboost algorithm and cascade theory.
从一个特征库中选择少量关键的类Haar特征产生一个高效的强分类器,再使用cascade方法将强分类器构成一个更为复杂的级联分类器。
2.
they use haar-like feather to describe the gradation difference rule of face pattern, therefrom learned the rule that can differentiate face / none-face pattern the most with AdaBoost algorithm.
在Viola-Jones的检测方法中,使用了类Haar特征描述人脸模式的灰度差规则,用AdaBoost算法从中学习最能区分人脸/非人脸模式的规则,构成级联分类器用于检测人脸。
6) Haar type transforms
Haar类变换
补充资料：Haar函数系
Haar函数系
Haar system
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参考词条