Haar Cascade 算法

Paul Viola 和 Michael Jones 提出了 Haar 级联算法，该算法在物体检测方面非常有效。该算法基于机器学习方法，使用大量的正面或负面图像来训练分类器。

• 正面图像 (Positive Images)：正面图像是我们希望分类器识别的图像类型。
• 负面图像 (Negative Images)：负面图像是包含其他内容（即不包含我们要检测的物体）的图像类型。

第一个实时人脸检测器也使用了 Haar 分类器，我们在这里将介绍它。 Haar 分类器或 Haar 级联分类器是一种机器学习程序，用于在图片和视频中查找物体。

Haar 级联算法详解

它包含四个阶段，包括：

1. Haar 特征计算
2. 积分图像创建
3. Adaboost 的使用
4. 级联分类器的实现

1. Haar 特征计算：收集 Haar 特征是第一阶段。Haar 特征是指在检测窗口中特定位置的相邻区域上进行的一种计算。该计算主要包括对每个区域的像素强度求和，以及对这些和值之间的差值进行计算。

对于大型图像来说，这会很耗时，因为在这种情况下需要使用积分图像来减少计算量。

2. 积分图像创建：创建积分图像可以减少计算量。它不是在每个像素上进行计算，而是创建子矩形，数组引用这些子矩形来计算 Haar 特征。

在物体检测的情况下，只有与物体相关的特征才是重要的，而绝大多数其他的 Haar 特征都是无关紧要的。但是，我们如何在成千上万的 Haar 特征中选择那些最能代表物体的特征呢？这时 Adaboost 就派上用场了。

3. Adaboost 训练

Adaboost 训练通过组合“弱分类器”来产生一个“强分类器”，物体检测方法可以使用这个强分类器。这本质上包括选择有用的特征并教会分类器如何使用它们。

通过将一个窗口在输入图像上滑动并计算图像每个部分的 Haar 特征来创建弱学习器。这与一个用于区分物体和非物体的阈值不同。这些是“弱分类器”，但一个准确的强分类器需要许多 Haar 特征。

在最后一步，弱学习器可以与强学习器结合。

4. 级联分类器的实现

此时的每个阶段实际上都是一组不熟练的“学生”。Boosting 训练弱学习器，通过所有弱学习器的平均预测来产生一个高度准确的分类器。

这取决于预测结果。分类器决定是否检测到物体（正面）或将其移至下一个区域（负面）。由于大多数窗口不包含感兴趣的物体，因此会创建多个阶段以尽快拒绝负样本。

由于将物体分类为非物体会严重损害您的物体检测系统，因此具有低误报率（False Negative Rate）至关重要。

实施

代码：眼睛检测

代码：人脸和眼睛检测

这种 Haar 级联算法可以检测所有类型的物体，只要存在一个类似的 XML 文件。我们可以创建自己的文件来检测我们想要的物体类型。

应用

Haar 级联算法在许多领域都有应用。一些应用包括：

1. 人脸识别：就像 iPhone 用户使用面部识别一样，其他电子设备也使用 Haar 级联算法进行安全登录，以了解用户的身份验证。
2. 机器人学：这些机器人机器可以通过物体检测来感知周围环境并执行任务。
3. 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车需要了解周围环境，而该级联算法能够识别行人、交通信号灯等物体，以确保安全。
4. 图像搜索和物体识别：借助 Haar 级联算法，可以扩展人脸识别功能并搜索不同类型的物体。
5. 工业用途：Haar 级联算法允许机器抓取和识别物体。