对象/脸检测使用本地二进制模式和 Haar 功能

资 源 简 介

对象/脸检测使用本地二进制模式和 Haar 功能

详 情 说 明

本文介绍基于局部二值模式(LBP)和Haar特征的对象/人脸检测技术。这两种方法都是计算机视觉中经典的检测算法，适用于资源受限的本地计算环境。

局部二值模式(LBP)是一种高效的纹理描述算子，它通过比较中心像素与其邻域像素的灰度值来生成局部特征。LBP变种通过调整邻域半径和采样点数来增强特征表达能力，这种特征计算简单且对光照变化具有一定鲁棒性。

Haar特征则基于矩形区域的灰度差异，能够捕捉图像的边缘、线性和中心特征。通过积分图技术可以快速计算任意大小和位置的Haar特征值。

检测过程中采用滑动窗口策略，在图像不同位置和尺度上评估候选区域。为了提高检测效率，通常使用级联分类器结构，由多个弱分类器组成的强分类器能够快速排除大量负样本，只在有潜力的区域进行更精细的分类。

这两种方法都可以通过离线训练获得检测模型，训练过程需要大量正负样本。在实际应用中，LBP和Haar特征常与AdaBoost等机器学习算法结合，构建高效的实时检测系统。这些技术虽然不如现代深度学习方法准确，但在计算资源有限的场景下仍具有实用价值。