image-processing - AdaBoost アルゴリズムのトレーニング セット

Question

AdaBoost アルゴリズムの Haar 特徴の負および正のトレーニング データ セットをどのように見つけますか? 画像内で特定したい特定のタイプのブロブがあり、配列全体にそれらのいくつかがあるとします。それをどのようにトレーニングしますか? できるだけ非技術的な説明をいただければ幸いです。私はこれが初めてです。ありがとう。

Answer 1

まず、AdaBoostは必ずしもHaar機能とは何の関係もありません。AdaBoostは、弱い学習者を組み合わせて強い学習者を形成する学習アルゴリズムです。Haar機能は、AdaBoostアルゴリズムが学習できるデータの一種にすぎません。

次に、それらを取得するための最良の方法は、データを事前に準備することです。したがって、ViolaとJonesで顔認識を行いたい場合は、画像内の顔をマスク/オーバーレイ画像でマークする必要があります。トレーニングするときは、画像からサンプルを選択し、選択したサンプルがポジティブかネガティブかを選択します。そのポジティブ/ネガティブは、画像内の顔（またはその他）の以前のマーキングに由来します。

実際の実装は自分で行う必要がありますが、既存のプロジェクトを使用してガイドすることも、プロジェクトを変更することもできます。