如何加载级联分类器文件实现行人检测

目标检测方法最早由PaulViola[Viola01]提出，RainerLienhart[Lienhart02]进行了改进。该方法的基本步骤是:首先，利用样本(约数百张样本图片)的harr特征进行分类器训练，得到级联提升分类器。分类器中的“级联”是指最终的分类器由几个简单的分类器级联而成。在图像检测中，检测窗口依次通过各个分类器，从而排除前几层的大部分候选区域，各个分类器检测到的区域都是目标区域。在分类器被训练之后，它可以用于检测输入图像中的感兴趣区域(与训练样本大小相同)。检测到目标区域(汽车或人脸)的分类器输出为1，否则输出为0。为了检测整个图像，我们可以在图像中移动搜索窗口，检测每个位置，以确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标对象，分类器被设计成改变大小，这比改变待检测图像的大小更有效。因此，为了检测图像中大小未知的目标物体，扫描程序通常需要用不同尺度的搜索窗口对图像进行多次扫描。