Chi tiết Haar

Một phần của tài liệu tìm hiểu các phương pháp và xây dựng ứng dụng phát hiện khuôn mặt người dựa trên adaboost (Trang 33 - 35)

Hàm sóng của sóng Haar có dạng:

Những chi tiết được sử dụng trong thuật toán có cơ chế tương tự hàm sóng này. Do đó người ta thường gọi là những chi tiết giống sóng Haar (Haar-like feature) hay có thể gọi tắt là chi tiết Haar.

3 loại chi tiết Haar

• Những chi tiết gồm 2 hình chữ nhật. Giá trị của những chi tiết này được tính bằng chênh lệch giữa tổng của các điểm ảnh trong hai vùng chữ nhật. Hai vùng này có cùng hình dạng và kích thước, nằm ngang nhau hoặc nằm dọc.

• Những chi tiết gồm 3 hình chữ nhật. Giá trị của chung được tính bằng cách tính tổng giá trị của các điểm ảnh trong hai hình chữ nhật hai bên và trừ đi tổng giá trị của các điểm ảnh trong hình chữ nhật ở giữa. Những hình chữ nhật này cũng có kích thước và hình dạng giống nhau.

• Những chi tiết gồm 4 hình chữ nhật. Giá trị của nó chính là chênh lệch giữa những cặp hình chữ nhật theo đường chéo.

Số lượng những chi tiết Haar

Đặt HW là kích thước chiều dài và chiều cao của cửa sổ.

w và h là kích thước của một loại chi tiết trong cửa sổ đó.

Khi đó, số lượng những chi tiết đó trong cửa sổ được tính theo công thức:

Trong một số nghiên cứu nhằm mở rộng phương pháp, một số loại chi tiết Haar mới đã được xem xét. Với việc mở rộng thêm những chi tiết quay chéo, số lượng tất cả các chi tiết trong một cửa sổ kích thước 20x24 là 117,941. Bên cạnh đó, nhà nghiên cứu Papageorgiou giới thiệu một loại chi tiết Haar khác gọi là biến đổi mật độ chập bốn. Về cơ bản đây là sự mở rộng của những chi tiết Haar 2 chiều.

Danh sách đầy đủ những chi tiết Haar

Những chi tiết cạnh:

Những chi tiết bao quanh:

Chi tiết đường chéo

Một phần của tài liệu tìm hiểu các phương pháp và xây dựng ứng dụng phát hiện khuôn mặt người dựa trên adaboost (Trang 33 - 35)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(88 trang)
w