Является ли порог Хаар-функции рассчитан единственным способом, описанным в своей статье Виола-Джонс?

Question

Я реализую алгоритм обнаружения лица Виолы-Джонса и немного смущен о пороге хара-функции. Я вычисляю порог haar-функции, используя следующую. шаги:

a) Рассчитайте значение хара-функции во всех позитивных (лицевых) изображениях, соответствующих одному и тому же положению. b) Получите все значения функций, которые находятся между минимальным значением функции и средним значением функции, чтобы получить список, MinToAvg = [] c) Для каждого значения в MinToAvg классифицируйте данные (положительные и отрицательные) и получите Number of pos. изображения (Поз.) он классифицирует как лицо и количество ложных положительных (FP). d) Значение функции рассматривается как порог для конкретной функции, для которой Я получаю max (Pos-FP).

Для каждого раунда повышения порога для функции Хаара остаются такими же, наоборот, порог хаар-функции, как обсуждалось в бумаге Виолы-Джонса, меняется с каждым раундом форсирования.

Мой вопрос: 1) Я делаю правильный путь для вычисления порога хаар-функции? 2) Для каждого раунда повышения порога необходимо изменить?

Я использую Python.

Спасибо!

Answer 1

@ Ramiro, user2766019: У меня есть только одно сомнение из вашего предыдущего комментария. Как тренировочные веса влияют на порог? Не пороги решили использовать только значение функции на каждом образце обучения, а затем вычислить ошибку для каждого из этих значений функции по уравнению:

e = MIN ((S +) + (T-) - (S-), (S-) + (T +) - (S +))

Я имел в виду порог слабого классификатора (единственная функция), которая используется для вычисления ошибки как суммы весов неправильно классифицированных выборок. Я прав, или я где-то ошибся? Спасибо.