Viola jones弱分类器解释

Question

我一直在尝试理解viola n jones关于人脸检测的论文。在第3节中，我不完全确定这个等式的参数是什么意思

h(x, f, p, theta) = 1 ; if pf(x) < p theta

我所理解的特征(f)是通过在x的整体图像上运行本文开头解释的5个基本特征中的任何一个而获得的值。

我不能正确理解的是阈值'theta‘和极性'p’。这个p是否表示正图像和负图像，并且可以有+1或-1的值？我该如何计算θ。这个等式对提升部分至关重要，所以我不能再继续下去了。如果我说得够清楚了，请帮助我。

Answer 1

您必须理解，弱分类器h使用类似于Haar的特征f来对图像子窗口x进行分类。如果参数p等于-1，则只会导致条件if pf(x) < p theta的比较符号的反转。

参数theta只是一个阈值。比如说，那个p = +1。如果为f(x) < theta，则为h(x, f, p, theta) = +1，即弱分类器将x视为人脸。