[Adaboost] Newbie

[phuongdua]

Hi các bạn, mình đang tìm hiểu về thuật toán Adaboost để nhận diện khuôn mặt, và mình cũng đã đọc 1 số tài liệu liên quan. Mặc dù vậy, vẫn có 1 số khúc mắc, hy vọng được các bạn giải đáp
_ Khi mình chụp 1 bức hình ( hiển nhiên là có cả đối tượng "mặt ng" và "ngoại cảnh"). Mình được biết
bức ảnh sẽ được chia thành các vùng ảnh con (các vùng ảnh con này có thể dc tính nhanh các giá trị mức xám dựa vào cách tính theo integral image) và nó dc đưa qua các hàm Haar like căn bản . Đây chính là chỗ mình chưa hiểu. Khi đi qua các hàm này thì kết quả đầu ra sẽ là gì ?

_Thứ 2 là "ngưỡng", mình đọc dc câu này ở rất nhiều bài viết
"Mỗi bộ phân loại yếu sẽ quyết định kết quả cho một đặc trưng Haar-like, được xác định ngưỡng đủ nhỏ sao cho có thể vượt được tất cả các bộ dữ liệu mẫu trong tập dữ liệu huấn luyện".
Nhưng mình thực ko hiểu ngưỡng ở đây là giá trị gì và thế nào là "đủ nhỏ".

_ Giá trị đặc trưng Haar like ( tổng mức xám vùng đen - tổng mức xám vùng trắng) dùng để làm gì? Nói thật mình rất mơ hồ và ko hiểu việc tính hiệu các mức xám giữa 2 vùng đen trắng thế này phản ánh dc gì về đặc trưng của mặt người

_Sorry vì mình làm phiền, nhưng mình đúng là đã đọc nhiều nơi về cái này nhưng đều rất khó hình dung. Thanks

[hoanglongroy]

1. hàm haarlike tính chênh lệch giá trị mức xám-trắng mà feature áp vào --> nó ra 1 con số cụ thể.
2. "đủ nhỏ" nghĩa là không lớn đến mức phân loại sai--> mình làm nó 99% luôn....(không biết có tốt không..hix)
3. giá trị haarlike dùng để tính xem ở chổ mình áp cái feature vào có đúng là đặc trưng mình cần tìm không...hàm này tính sự chênh lệch cường độ xám-trắng
mình cũng đang tìm hiểu về haarlike và adaboost...phần trả lời trên là từ những gì mình hiểu...vậy nên bạn cũng phải kiểm tra lại độ chính xác của câu trả lời nha....nếu có gì thì trao đổi thêm để cùng làm rõ vấn đề nha...

[vo cong doan]

phuongdua !! đó cũng đang là thắc mắc của mình..mong mọi người giúp đỡ.