一 尺度函数与小波函数 基本尺度函数定义为:,对其向右平移任意 k 个单位,构成函数族 , 该函数族在 空间中正交,证明如下: 1 : 2 当 m 不等于 k 时, 函数族  构成一组正交基,并形成  子空间.在  子空间中,任意函数均可表示为  的线性组合,. 将函数族  构造宽度缩小一半,则可形成宽度为  的一组正交基,,同样,该函数族在 空间中正交,并形成  子空间.在  子空间中,任意函数均可表示为  的线性组合,. 通过以上举例可得:设 j 为非负整数,j 级函数子空间可表示为 ,其对…

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720    版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分…

1. 首先理解L^2(R)的概念 L^2(R) 是一个内积空间的概念,表示两个无限长的向量做内积,张成的空间问题.也就是两个函数分别作为一个向量,这两个函数要是平方可积的.L^2(a,b)=<f(x)|g(x)>= ∫g(x)f(x)dx| x=a:b  < +∞ [前提: ∫||f(x)||dx| x=a:b  < +∞ 和∫||g(x)||dx| x=a:b  < +∞] 当<f(x)|g(x)> - f(x) < ε 时,可以默认为 在内积空间内<…

Harr特征, 主要用于人脸检测,可以参考我的博文 基于MATLAB的adaboost级联形式的人脸检测实现 1 harr特征的原理 2 haar特征的计算 3 haar特征的应用…

我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用,Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法,只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联,并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法,这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论. 在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>和<R…

注意:opencv-2.4.10 #include "stdio.h"#include "string.h"#include "iostream" #include "opencv/cv.h"#include "opencv/cxcore.h"#include "opencv/highgui.h"#include "opencv/ml.h"#include "…

step 1: 把正样品,负样品,opencv_createsamples,opencv_haartraining放到一个文件夹下面,利于后面的运行.step 2: 生成正负样品的描述文件 正样品描述文件find positive_boosted -iname "*.bmp" -exec echo \{\} 1 0 0 20 20 \; > face.info生成positive_boosted/face00244.bmp 1 0 0 20 20positive_boosted/…

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

转自:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8094699 Haar-like特征,即很多人常说的Haar特征,是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子.它最早是由Papageorigiou等人用于人脸描述.目前常用的Haar-like特征可以分为三类:线性特征.边缘特征.点特征(中心特征).对角线特征.如下图所示: 显然,边缘特征有4种:x方向,y方向,x倾斜方向,y倾斜方向:线特征有8种,点特征有2种,对角线特征有1种.每一种特征的计算…

一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. "基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式--二维像素矩阵,从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式…