使用级联增强简单特征的快速目标检测【外文翻译】.zip

使用级联增强简单特征的快速目标检测【外文翻译】


8820字，包括pdf英文原文和中文翻译


摘要
本文介绍了一个视觉目标检测的机器学习法，这种方法能够非常快速地处理图像，并取得较高的检测率。这项工作可分为三个创新性研究成果。第一个是引进一个新的图象表示方法，称为“积分图象”，能使分类器快速完成对特征的计算。第二是一个基于AdaBoost算法的学习算法，能从一个较大的集合中选择少量关键的视觉特征，并进行极其有效的分类。第三个贡献是一个把越来越复杂的分类器跟“级联”结合起来的方法，这样便允许图像的背景区域被很快丢弃从而将更多的计算放在可能是目标的区域上。这个级联可以视作一个目标特定的注意力集中机制，它不同于以往的方法，能提供统计保证来使丢弃的地区不太可能包含有用的的对象。在人脸检测领域，这个系统产生的检测率比得上之前系统的最佳值。在实时检测应用中，探测器以每秒15帧速度运行，不采用图像纹理检测或肤色检测的方法。