计算机视觉（十）：特征匹配（feature matching）/ 目标识别_图像识别目标匹配

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一、目标识别

      目标识别的众多方法中，有基于图案结构的人脸识别、基于特征脸的人脸识别、实时人脸识别、已知物体的识别、基于特征的识别、基于区域的识别、同时识别和分割、位置识别、使用上下文信息。

二、Haar级联实现人脸检测

      Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。
      对给定的图像，特征可能会因区域大小而有所不同，区域大小也可被称为窗口大小（window sizes）。即使窗口大小不一样，仅在尺度上不同的两幅图像也应该有相似的特征。因此，能为不同大小的窗口生成特征非常有用。这些特征集合称为级联。
      Haar级联具有尺度不变性，不具有旋转不变性。
      如图1(a)为一部分Haar特征，图1(b)使用该特征计算覆盖范围的特征值，不同的矩形对应特定的权重，计算黑色范围的像素和与白色范围像素和之和，形如
$$featureValue=weigh{t}_{black}$$