OpenCVでdetectMultiScaleがどのように機能するかの要点を知っています。つまり、画像と検出ウィンドウがあります。画像は検出ウィンドウによってスキャンされ、その特定のインスタンスでウィンドウ内のピクセルに対して特定の特徴計算が行われ、検出が発生したかどうかが判断されます。
ただし、OpenCV のドキュメントから、スケーリング (異なるサイズのオブジェクトを検出するため) が行われる方法は、
カスケード分類器; コードはここにあります
または、HOGDescriptor を使用している場合。コードはここにあります
OpenCV のドキュメントには、カスケード classfier detectMultiScale は scaleFactor を使用して、検出ウィンドウよりも小さくなるまで検出が行われる画像サイズを縮小するのに対し、HOGDetector detectMultiScale にはスケール係数 (scale0) があり、検出ウィンドウが検出がチェックされる画像のサイズです。
両者に違いがあるのはなぜですか？ある実装は他の実装よりも優れていますか?
現在、OpenCV 2.4.8 で、HOG 機能を備えたカスケード分類器と、SVM および HOG 機能 (HOGDescriptor) の両方をトレーニングしました。
前もって感謝します