haar特征和haar变换的关系究竟是怎样的呢?
Haar-like features are digital image features used in object recognition. They owe their name to their intuitive
similarity with Haar wavelets and were used in the first real-time face detector.
翻译过来就是:haar特征得名是因为像haar小波.
虽然我看了上面的话,我还是不明白 haar特征 和 haar小波 相似点究竟在哪里? 或者说究竟和haar小波有什么关联? 我仔细考虑,是不是因为要识别出水平边缘,垂直边缘,通常先通过haar小波对图像进行变换之后,再进行识别呢?所以才叫这个名字.
对haar特征和haar变换的关系,我总觉得没有弄明白,麻烦哪个明白人解释解释?
[解决办法]
《计算机视觉--一种现代方法》中文版，从第451页的 22.5 支持向量机开始读。
如果你对支持向量机不了解，请去看《模式识别》第三版。
如果你对小波变换不了解，请去网络上找相关资料吧，好像没有比较容易理解的。《小波十讲》不知道你能否看懂。
以上，没有任何问题。
[解决办法]
Haar-like features提取过程可看作对图像局部进行Haar小波变换，当然不是直接进行变换，而通常是以一种简便的方式如积分图像。
通常作目标检测/识别也不会是对图像整体进行Haar小波变换，而是将图像密集化为一些小块，在每个小块上做变换。
对图像整体进行Haar小波变换分析系数当然也可做些边缘检测等工作。
至于Haar-like features提取过程见下面两文章：
Robust Real-time Object Detection。Paul Viola & Michael Jones, 2001,IJCV
An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection。Rainer Lienhart and Jochen Maydt,2002,ICIP
