カスケード型分類器 — opencv 2.2 documentation

Haar Feature-based Cascade Classifier for Object Detection¶ ここで述べられるオブジェクト検出器は， Paul Viola Viola01 によって提案され，Rainer Lienhart Lienhart02 によって改良されたものです．まず，分類器（つまり， haar-like特徴を用いるブースティングされた分類器のカスケード ）は，数百の正例と負例によって学習されます． 正例とは，同一のサイズ（例えば， 20x20）にスケーリングされた特定のオブジェクト（つまり，顔や車）を含むサンプル画像であり，負例とは，正例と同一サイズの任意の画像です． 学習が終わると，分類器は入力画像の（学習に用いられた物と同じサイズの）ROI に対して適用されます．その領域にオブジェクト（顔や車）が写っていると思われる場合は，分類器は「1」を出力し，そ