개념 1. Haar Cascade Haar Feature Viola와 Jones가 제안한 개념으로 간단한 특징의 Boosted Cascade로 빠른 오브젝트 검출이 가능하다. 원리 1. Feature 선택: 중요한 Features 선택 2. Attention: 잠재적 영역에 집중한다. 3. 빠른 feature 평가를 위해 적분(Integral) 영상을 사용한다. 특정 Feature는 명암 차이가 있다는 이론을 바탕으로 한다. 이미지에서 영역과 영역의 밝기차를 이용하여 특징을 찾아낸다. 사람을 얼굴, 눈, 코, 입 등 특징적인 밝기 차가 있어서 이를 활용하는 것이다. OpenCV에서 ML로 훈련시킨 Feature에 따른 Harrdata를 xml 파일 형태로 제공한다. 즉, Haar Cascade는 머신러닝..
