視覚的な歩行者検出のために、openCV ライブラリを使用してアダブースト分類子をトレーニングしようとしています。私は、adaboost が最も関連性の高い特徴の選択を可能にするという考えに出くわしました。つまり、画像から 50.000 の特徴を収集し、それらを使用して分類器をトレーニングすると、トレーニング プロセスの最後に選択できるようになります。たとえば、これらの 50.000 のうちの最高の 2000 です。
そうすれば、スピードのために、実際のプロセスで 2000 個だけを収穫できるようになります。
これは本当ですか？それとも私は誤解に陥っていますか？
本当なら、openCV ライブラリを使用して行うことは可能ですか?
よろしくお願いします