Haar-like、HoG 、LBP 三種描述方法在目標識別中的優劣

Haar-like的優點在於能更好的描述明暗變化，所以用於檢測正面的人臉 HoG的優點在於能更好的描述形狀，在行人識別方面有很好的效果 LBP比haar快不少倍，可是提取的準確率會低（10-20% 取決於訓練對象）若是是嵌入式或者移動端的開發，推薦使用LBP。 這也解釋了爲何haar應用於人的正面檢測要明顯好於應用於側臉檢測：正臉因爲鼻子等凸起的存在，使得臉上的光影變化十分明顯。而側臉側臉最重要的

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