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Haar Feature SelectionResearch/Haar Cascade Classifier 2022. 6. 18. 17:41
1. Background 사람의 얼굴에는 다음과 같은 특징들이 있다. 1. 눈가 주변은 얼굴의 다른 곳 보다 입체적으로 보았을 경우 어둡다. 2. 눈(Eyes)에 비해 코는 밝다. 3. 눈, 코, 입은 모든 사람들이 얼굴 내 특정한 위치에 존재한다. 즉, 종합적으로 보았을때 사람 얼굴 내 특정 위치에 존재하는 무엇인가를 어둡고 밝은 명암비를 값을 통해 영상 내에서 얼굴 검출(Face Detection)이 가능하다는 것이다. 명암비 계산을 토대로 검출을 하기 위해 주로 사용하는 것이 Haar Feature이다. 2. Concept Cascade Classifier는 많은 양의 Positive Image(검출을 원하는 대상)과 Negative Image(원하는 대상이 아닌 이외의 영상)를 통해 학습시킨후, ..
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XML File for Haar Cascade ClassifierResearch/Haar Cascade Classifier 2022. 6. 18. 17:35
네이버에 잠시 정리해놓았던 것들을.. 이제 졸업할때가 다 되어가니깐 다시 정리할 필요성이 있어.. 정리를 시작하게 되었습니다.... :) Haar Cascade Classifier를 사용하기 위해서는 학습을 통해 산출된 파라미터들이 기록된 xml 파일 혹은 OpenCV에서 제공하는 xml 파일을 사용할 수 있습니다. 본 포스팅은 OpenCV에서 제공하는 haarcascade_frontalface_alt.xml 파일에 관한 내용입니다. (KR: 한국어) (EN: 영어) : Cascade are boosting : Haar feature and : - KR: Classifier에 사용되는 필터의 높이와 너비 - EN: The height and width of filters used by classifier..