结合使用LBP和Adaboost

Question

我想训练一个用于人脸检测的数据集。

我将使用LBP作为弱分类器，使用Adaboost将它们提升为一个强分类器。

我有阳性和阴性样本。它们的大小是18x18像素。我将每张图片划分为9个子区域。在每个块中，我计算每个像素的LBP值。并分块计算它们的频率。所以每个块有256个值作为频率。

我的问题是，我如何在Adaboost中使用LBP？Adaboost期望一个弱分类器，但LBP本身不能对图像进行分类。如何修改Adaboost以从每个块中选择最重要的值？

Answer 1

您需要将LBP转换为返回布尔值、+1/-1或浮点数的值，这取决于您使用的AdaBoost的风格。人们通常通过对浮点值应用阈值来实现这一点。然后，您可以将其用作AB中的弱分类器。如果更详细地描述您的LBP计算，我可以告诉您更多。