看haar類特徵時間比較久了，一直搞不清楚它的定義以及它在visual tracking 中的應用，今天總算有點感覺。
同時也意識到，必須對自己的體會和理解做乙個簡單的整理。
每個haar類特徵分類器是由乙個矩特徵、閾值及標誌不等號方向的數組成。其中特徵不僅與矩形的尺度有關，還與矩形所處的位置有關。覺得在訓練分類器時，樣本的大小必須是一樣的。然後讓同乙個矩形在這些樣本上面同時移動，找出最好的矩特徵。但是，第乙個矩特徵肯定有分錯的樣本，而且錯誤率很高。第二次重新對這些樣本進行訓練，不過這次對上次分錯的樣本增加權重，重點訓練分錯的樣本，以此類推，最後對這些選出的弱分類器加權即可得最終的強分類器。
haar類特徵是目標識別領域內廣泛使用的數字影象特徵。由於與harr小波本質的相似性而得名，是第乙個實時人臉檢測器。
歷史上，只利用影象強度(例如影象每個畫素處的rgb畫素值)使得特徵計算任務非常繁重。papageorgiou等人基於haar小波而不是通常的畫素強度值作為替代的特徵集。viola和jones基於這一思想提出了haar類特徵。haar類特徵主要研究檢測窗內指定位置處相鄰區域，將每乙個區域內畫素和進行累加，計算 區域內畫素和之差。利用這個差值對影象子區域進行分類。例如：現有乙個人臉影象資料庫。通常在所有人臉中眼睛區域的顏色要比兩頰的深。因此人臉檢測中常見的特徵位於眼睛和臉頰區域之上的兩個相鄰矩形。這些矩形的位置是相對於檢測窗(對於目標影象相當於邊界框)而定義的。
在viola-jones目標檢測框架的檢測階段，與目標尺寸相同的視窗在輸入影象上移動，在影象的每個子部分計算haar-類特徵。畫素差與已學習得到的用來識別目標與非目標的閾值做比較。因為這個haar類特徵僅是乙個弱分類器。需要大量的haar類特徵以充分的精度描述目標。在viola-jones目標檢測框架內，眾多haar-類特徵以分類器串聯的方式被組織起來形成了乙個強學習器或分類器。
haar-類特徵相比於其他絕大多數特徵的主要優勢在於其計算速度。由於使用了積分影象，可在常數時間內計算任何尺寸的haar-like特徵。
1rectangular haar-like features
簡單的harr類矩特徵被定義為矩形內任意位置任意尺寸區域畫素和之差。稱這種修正的特徵集為2-矩特徵。viola-jones同時定義了3矩和4矩特徵。這種值說明了影象特定區域內的
2fast computation of haar-like features
3tilted haar-like features
4references
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