CT小结_ct实习小结

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1． 生成M组Haar特征，每组特征由minNumRect到maxNumRect个矩形框像素和的线性

组合决定。

2． 根据初始矩形框确定正负样本集所在的矩形框，提取Haar特征。并更新正负样本各个

Haar特征的均值mu和方差sig，其实质是得到正负样本的分布P。

3． 根据上一帧确定的目标矩形框位置DI，在下一帧中产生预选矩形框集，并计算其Haar

特征。由朴素贝叶斯分类器确定目标矩形框DI+1。

4． 根据目标矩形框DI+1，更新正负样本集以及其Haar特征的均值mu和方差sig，即更新

分类器参数。