哈尔特征 哈尔特征英語Haarlike features是用于物体识别的一种数字图像特征它们因为与哈尔小波转换极为相似而得名是第一种即时的人脸检测運算 历史上直接使用图像的强度就是图像每一个像素点的RGB值使得特征的计算强度很大帕帕乔治奥等人提出可以使用基于哈尔小波的特征而不是图像强度 维奥拉和琼斯进而提出了哈尔特征哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形计算每一个矩形的像素和并取其差值然后用这些差值来对图像的子区域进行分类 例如当前有一个人脸图像集合通过观察可以发现眼睛的颜色要比两颊的深因此用于人脸检测的哈尔特征是分别放置在眼睛和脸颊的两个相邻矩形这些矩形的位置则通过类似于人脸图像的外接矩形的检测窗口进行定义 在维奥拉琼斯目标检测框架的检测阶段一个与目标物体同样尺寸的检测窗口将在输入图像上滑动在图像的每一个子区域都计算一个哈尔特征然后这个差值会与一个预先计算好的阈值进行比较将目标和非目标区分开来因为这样的一个哈尔特征是一个弱分类器它的检测正确率仅仅比随机猜测强一点点为了达到一个可信的判断就需要一大群这样的特征在维奥拉琼斯目标检测框架中就会将这些哈尔特征组合成一个级联分类器最终形成一个强分类群 哈尔特征最主要的优势是它的计算非常快速使用一个称为积分图的结构任意尺寸的哈尔特征可以在常数时间内进行计算