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As características do haar são sequência de funções de forma quadrada redimensionada propostas por Alfred Haar em 1909. Eles são semelhantes aos kernels de convolução ensinados no curso de redes neurais Convolution. Aplicaremos esses recursos haar a todas as partes relevantes da face, de modo a detectar o rosto humano.
- Quais são os recursos haar usados na detecção de face?
- O que é o algoritmo haar?
- O que é haar no aprendizado de máquina?
- Como o Haar funciona no processamento de imagens?
Quais são os recursos haar usados na detecção de face?
Portanto, uma característica comum para a detecção de rosto é um conjunto de dois retângulos adjacentes que estão acima do olho e da região da bochecha. A posição desses retângulos é definida em relação a uma janela de detecção que age como uma caixa delimitadora para o objeto de destino (a face neste caso).
O que é o algoritmo haar?
Haar Cascade é um algoritmo que pode detectar objetos nas imagens, independentemente de sua escala na imagem e localização. Este algoritmo não é tão complexo e pode ser executado em tempo real. Podemos treinar um detector Haar-Cascade para detectar vários objetos, como carros, bicicletas, edifícios, frutas, etc.
O que é haar no aprendizado de máquina?
A cascata de Haar é uma abordagem baseada em aprendizado de máquina, onde muitas imagens positivas e negativas são usadas para treinar o classificador. Imagens positivas - essas imagens contêm as imagens que queremos que nosso classificador identifique. Imagens negativas - imagens de todo o resto, que não contêm o objeto que queremos detectar.
Como o Haar funciona no processamento de imagens?
O cálculo HAAR é feito descobrindo a diferença da média dos valores de pixel na região mais escura e a média dos valores de pixel na região mais leve. Se a diferença estiver próxima de 1, há uma aresta detectada pelo recurso Haar.
