Viola-Jones の顔検出アルゴリズムを実装していますが、haar-feature のしきい値について少し混乱しています。フォローを使用して、haar-feature のしきい値を計算しています。手順:
a) 同じ位置に対応するすべてのポジティブ (顔) 画像の haar-feature 値を計算します。b) 最小特徴値と平均特徴値の間にあるすべての特徴値を取得してリストを取得します。images(Pos.) 顔と偽陽性 (FP) の数として分類します。d) 機能値は、最大 (Pos-FP) を取得する特定の機能のしきい値と見なされます。
反対に、ブースティングの各ラウンドで、Haar 機能のしきい値は同じままです。Viola-Jones の論文で説明されているように、Haar 機能のしきい値は、ブースティングのすべてのラウンドで変化します。
私の質問は次のとおりです。1) Haar-feature しきい値の計算に正しい方法を使用していますか? 2) ブーストのラウンドごとに、しきい値を変更する必要がありますか?
私はPythonを使用しています。
ありがとう！