【发布时间】：2011-02-15 04:52:29
【问题描述】：
您如何找到 AdaBoost 算法的 Haar 特征的正负训练数据集？因此，假设您想要在图像中定位某种类型的 blob，并且您的整个阵列中有几个 blob - 您将如何训练它？我会尽可能地感谢一个非技术性的解释。我是新手。谢谢。
【问题讨论】：
标签： image-processing machine-learning training-data adaboost
【发布时间】：2011-02-15 04:52:29
【问题描述】：
首先，AdaBoost 不一定与 Haar 功能有关。 AdaBoost 是一种将弱学习器组合成强学习器的学习算法。 Haar 特征只是 AdaBoost 算法可以学习的一种数据。
其次，获取它们的最佳方法是预先安排您的数据。因此，如果您想通过Viola and Jones 进行面部识别，您需要在蒙版/叠加图像中标记图像中的人脸。训练时，您从图像中选择样本，以及您选择的样本是正样本还是负样本。这种积极/消极来自于您之前在图像中对人脸（或其他任何东西）的标记。
您必须自己进行实际实施，但您可以使用existing projects 来指导您，也可以修改他们的项目。
【讨论】：
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谢谢 - 但我仍然不清楚您实际上是如何选择正/负训练样本的。当您标记斑点或面部的类型或任何您想要的类型时，您如何以自动化的方式进行操作？我认为 AdaBoost 是自动化程序。顺便说一句，对不起，我将其添加为答案而不是评论，但我没有看到评论选项。