Detection

어떻게 컴퓨터가 object를 인식할 수 있을까?

• Training Stage

1. object 이미지와 object가 아닌 이미지들을 모은다.
2. feature들을 찾는다 .
3. object들을 분류하기 위한 classifier를 디자인한다.

• Test Stage

1. input image에서 feature을 뽑아낸다.
2. 훈련된 classifier로 object를 인식한다.

Harr-like Feature

첫번째 사진에서 흰부분을 A 어두운 부분을B라고 할 때 A-B를 한다.

왜 가장 적은 수의 weak learner가 strong 1에 있는가? 왜냐 많은 곳에 사용되니까? 범용성/

그냥 다 더하면 되는거 아닌가?싶지만 integral image가 있으면 2 addition - 1 subtraction으로 훨씬 cheap하다는 것을 알 수 있다.

우리는 얼굴의 위치가 아니라 사이즈를 알고 있기 때문에 페이스 디텍션은 하이라이트 픽철을 통해서 픽셀의 섬을 알 수 있다.

1 2 3 4 5
2 6 14 17 19
3 15 27 31 34
4 18 33 42 46
5 20 36 46 51