哈爾特徵

哈爾特徵  是用於物體識別的一種數字圖像特徵 。 它們因爲與哈爾小波轉換極爲相似而得名 ， 是第一種即時的人臉檢測運算 。 歷史上 ， 直接使用圖像的強度 （ 就是圖像每一個像素點的RGB值 ） 使得特徵的計算強度很大 。 帕帕喬治奧等人提出可以使用基於哈爾小波的特徵而不是圖像強度 。 維奧拉和瓊斯進而提出了哈爾特徵 。 哈爾特徵使用檢測窗口中指定位置的相鄰矩形 ， 計算每一個矩形的像素和並取其差值 。 然後用這些差值來對圖像的子區域進行分類 。 例如 ， 當前有一個人臉圖像集合 。 通過觀察可以發現 ， 眼睛的顏色要比兩頰的深 。 因此 ， 用於人臉檢測的哈爾特徵是分別放置在眼睛和臉頰的兩個相鄰矩形 。 這些矩形的位置則通過類似於人臉圖像的外接矩形的檢測窗口進行定義 。 在維奧拉 - 瓊斯目標檢測框架的檢測階段 ， 一個與目標物體同樣尺寸的檢測窗口將在輸入圖像上滑動 ， 在圖像的每一個子區域都計算一個哈爾特徵 。 然後這個差值會與一個預先計算好的閾值進行比較 ， 將目標和非目標區分開來 。 因爲這樣的一個哈爾特徵是一個弱分類器 （ 它的檢測正確率僅僅比隨機猜測強一點點 ） ， 爲了達到一個可信的判斷 ， 就需要一大群這樣的特徵 。 在維奧拉 - 瓊斯目標檢測框架中 ， 就會將這些哈爾特徵組合成一個級聯分類器 ， 最終形成一個強分類群 。 哈爾特徵最主要的優勢是它的計算非常快速 。 使用一個稱爲積分圖的結構 ， 任意尺寸的哈爾特徵可以在常數時間內進行計算 。