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  • 论文的方法: 读该领域综述1-2篇花1-2个星期 1、第一遍,通过综述找到该领域100篇左右的论文进行粗读:摘要+introduction+动机+结论 2、第二遍,选定相关论文,进行精读,理论推导,读懂每个公式 3、第三遍,确定...

    做研究没有捷径,就是要看大量的文章

    读论文的方法:

    读该领域综述1-2篇花1-2个星期

    1、第一遍,通过综述找到该领域100篇左右的论文进行粗读:摘要+introduction+动机+结论

    2、第二遍,选定相关论文,进行精读,理论推导,读懂每个公式

    3、第三遍,确定topic时,选定对比论文,代码实现,重现论文实验结果,即使有的论文没有code,也得把论文的code复现出来,而且要重跑一次数据集(不能抄已有论文的实验结果)。

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    先理论推导可行,有用,才能进行实验。不能实验结果好,再反推理论。

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    论文结构与框架

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    标题撰写

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    英文标题举例

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    中文标题举例

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    哈工大论文标题不得超过25个字

    摘要撰写

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    中文摘要

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    introduction(简介)

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    related work(相关工作)

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    方法细节

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  • 目录:研究背景、理论框架、研究方法、分析与讨论、结论与建议、文献综述,淡雅灰低三角形背景,经典蓝配色,简约扁平化学术风设计,适合论文答辩、毕业设计、应届生总结汇报等场景应用通用ppt模板。
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  • 汪琼教授谈论文写作

    2009-04-08 14:36:00
    1 论文的理论框架  论文的论点在阐述的时候一定要有一个理论框架,特别是硕士论文,不可以只是一、二、三、四的罗列。论文的理论水平往往就从这里彰显了,理论和观点的差别就是系统性。理论框架如同纲,纲举目张,...
    1 论文的理论框架

             论文的论点在阐述的时候一定要有一个理论框架,特别是硕士论文,不可以只是一、二、三、四的罗列。论文的理论水平往往就从这里彰显了,理论和观点的差别就是系统性。理论框架如同纲,纲举目张,论文就成一体了,否则会有拍脑袋的嫌疑,别人也会质疑结论的覆盖面和价值。   

    2 请重视摘要写作

             在审阅几届学生的学术论文的时候,往往发现学生不会写摘要,也许是不重视摘要写作所致?摘要对于论文非常重要:决定了编辑、评审人员是否会采用你的论文,读者是否会阅读你的论文。从另外一个方面来说,摘要也反映了你的学术能力——简单概括地向别人介绍你的思想、观点、成果。摘要说明你知道你在做什么,你的写作目的,你对所做事情的价值认定。如果你的摘要不能成为你的论文的好广告,就说明你自己都不知道为什么要写这篇文章。
             中小学的时候很讨厌老师经常要求写段落大意、中心思想,现在想来,这其实就是在训练我们的阅读能力——你读懂了什么,也是在训练我们的概括能力——你读到了什么?转化到论文的摘要上就是---我这篇文章写了什么,这个写作功夫真的是一脉相承的。用心体会,不断实践,写出一个让人看得明白、引起兴趣阅读的摘要并不难。   

    3 学会写标题

            好的标题应该是简明扼要,并且要求全文标题风格一致,这也是训练概括能力的时机。

    4 论文要论才成文

             中学学写议论文的时候老师一再强调要有论点、论据。看学生的论文,发现大家往往不太注意提出论点,收集论据,进行论证,或者是很感性地说些感觉和猜测,或者是平白地陈述我做了什么,为什么做,做到了什么程度,何去何从往往缺乏强有力的论证和阐述,功夫没有做啊。   

    5 重视结论写作

             学生论文中往往不太重视最后的结论写作,大概是论文写到最后已经不堪承受了,也许是想反正我以后也不做这类研究了,所以草草收场。况不知写论文结论正是训练人的大好时机:概述能力和敏锐的判断能力。结论中的第一块是概述你的工作,实际上是在阐述你对所做工作的核心内容及其价值的认识,如果你自己都看不到工作的意义,自己都说不清工作的内容,这样的论文不写也罢了,省得危害生态环境。结论中的第二块是对研究不足的分析,对研究过程、方法、结果的反思,是你进一步提高发展的基础。每次写论文的时候都有意识的训练自己反思,这种素质会迁移到你所做的其他事情而受益终身。结论中的第三块是对下一步研究的建议,体现了你对这个领域研究发展趋势的把握,有意识的培养自己对未来趋势的判断能力,对你职业的发展、leadership的形成的影响也是不言而喻的。

    6 论文最后的审校

             在论文经过与导师的讨论,几番修改之后,准备付印之前,一定要再仔仔细细地读一遍,改正所有句子不通顺和错别字的地方,否则,不经心的粗心,会给评阅人员留下不好的印象。另外,最后审查一下目录:章节的标题是否简明扼要,句型是否有一定的对称性和一致性?   


    7 毕业论文的结构

             学生往往不知道该怎么搭毕业论文的结构,于是就会去找师兄师姐的论文观摩,方法是对的,但是如果“遇人不淑”,对自己并没有多大帮助。
            建议在查找论文相关工作的同时,搜索国外大学的博士论文。揣摩他们的论文组织,一般来说国外大学在论文写作方面会比国内规范很多。   


    8 写完的论文应该给谁看?

             我认为论文写作有两个目的:1)将你认为有价值的东西介绍给大众,这可能是你的研究成果,也可能是你看到的别人的工作,希望得到应用;2)反映你的研究水平、研究兴趣,希望得到肯定。从这两个角度来看,写好的论文应该给谁看,就比较清楚了:给你写论文时候心中所想的读者对象看,比如能够运用这篇论文结论的人,另外就是这方面的专家,以及能够指出你的论文结论是否可行的人。各类导师,他自己可能没时间看,但是会让他的学生看,写文章,说些话,不就是想让人知道吗,看得人越多越好啊。之所以要想这个问题,是因为要提高你的论文的引用率和影响面,不能只是因为凑篇数而写作。
             具体到毕业论文的送审也是这样,不是为了要自己的论文好过,找个好好先生(一般硕士论文都不会刁难的),而应该找对这个话题感兴趣的先生(你的论文对他有价值)或者找在这方面有研究的人(他的建议对你有价值)。当然,很多时候是导师决定了送给谁审阅,但学生也是可以提议的,这是你建立在学术圈子中 Leadership的第一步:让外校的知名学者知道你。
         “给谁看”对应着不同的操作实现:如决定所投稿的会议、杂志,也可以是发给不同的人。在自己的网站、blog上写明读者对象也是一种方式:省别人时间的同时,也使你的论文散布更有针对性。

    9 为什么要给国际会议投稿?

              很多同学都不会看国际会议的征稿通知,除非是在中国开的。原因是觉得出国开会不可能,所以也不会向国际会议投稿。
             我认为向国际会议投稿对你个人有两个好处:
            1)得到对你的研究的专业级指点:国际会议论文的评审有的是很严格、很认真的,评委会非常仔细地告诉你你的研究哪里有问题,你的文章应该怎么修改。大部分的评语都非常专业尽职,所以对你的发展很有好处
          2)中国有很多工作做得非常好,就是缺乏使者传播到世界,你承担这样一个角色的好处是:让你的工作得到国际国内的认可,这也是你在学术圈子中建立Leadership的重要一步:让国外的学者知道你。   

    10 带着学生练写作
           实在是感到一些学生不会写作,而我们又没有国外大学的写作指导中心,只好带着学生练写作,希望苯嘴的老师能够通过具体的文章修改教会学生论文应该怎么写。 我们的第一个练习是学会转述---- 将别人的好东西介绍给更多的人。这有两种文体:编译或改编。这个练习需要达到以下的目的:
             1)精华何在?特点是什么?
             2)别人是怎么组织论点论据的?逻辑顺序是什么?
             3)我如何通过不同的逻辑来组织这些素材?


             学生写作中出现的问题:
             1)按照别人逻辑进行缩写,拼凑翻译段落,结果是每段单看都很漂亮,凑在一起逻辑混乱(想想为什么?)
              2)不会表述,讨论时候能够说到精华,写作的时候重点不突出,好东西看不出来,有明珠蒙尘的悲哀
              3)文章结构更像是读书笔记,而不是要发表的正式文稿,不规范,不严格
    4)因为所看的都是长篇,几十页甚至几百页,改写成七千字以内的文章,什么取,什么舍,把握不住


    11 怎样提高论文投稿命中率

              首先,需要翻看该杂志最近一年的文章,看看杂志的定位、读者群,文章偏好;其次,将你的文章按照该杂志的风格来写,或者为你的文章寻找一个风格定位一致的杂志,这样就可以增加刊登机会。
    另外,关注杂志的特刊征稿,适时投稿,也会增加命中率。   

    12 你可以对评审意见说不

             一些质量比较高的学术刊物都有非常严格的论文评审制度,为了避免不熟悉你所做工作的专家来审阅你的论文,而产生不公的处理,你可以在投稿的同时,推荐几位评委,或明确表示不希望某人评阅。国外刊物这方面比较规范,但仍就不能避免有专家提出不实的指责。在这种情况下,你首先需要反省自己的表述中是否有引起误会的因素,如果确实是别人不能正确估价所致,你可以对编辑阐明你的观点,该坚持的就要坚持。你可以对评审意见说不,不要让精华变成平庸。

    13 为什么要写立项报告

             每年都会有一些立项的机会,老师也会让学生围绕他的论文写一份立项报告。学生是否意识到这是一个难得的锻炼机会呢?

             首先,立项报告是向别人解释我要做的是什么、为什么要做、它的价值是什么,写立项的过程是进一步理清思路的过程,只有自己想清楚了,才有可能让看的人明白。这也就是为什么有些人是先自己投资做事情,做到一定程度后再写立项申请,结果命中率大增的原因:因为那时候的立项报告确实是言之有物,可操作性强。

             其次,因为老师也希望立项成功,所以你写好的立项报告老师会仔细地改,将老师修改后的版本与你的原先版本进行仔细比较,揣摩立项报告每个成分应该怎么表达,会提高你对这类层次文书的写作感觉,也会为你工作后尽快地建立自己的一方沃土打下基础。

              如何看待写而不中的问题?有人因此觉得是浪费时间,因为项目的中与不中是多种因素综合的结果,并不完全取决于立项报告的质量。对于这个问题,我的处理态度是:不要以中与不中论成败,要看到写立项报告的种种好处,比如这是很好的练笔,再比如每写一次,对项目的认识就更加深一步。

             学生写立项报告最薄弱的环节是不会写目标和意义,因为不能站在更高的层次,或者在一个更大的环境下看问题,只知道自己在做什么,看不到自己工作的价值。所谓学会拔高,也可以算作立项报告对我们的一项训练吧。

    14 带着学生练写文献综述
             所进行的第二个练习还是介绍国外的研究和实践,与第一个练习不同的是,要多看不同来源的文献,进行综述。我提供几篇文章作为引子,学生看了之后,自己从中发现可取之处,确定要写的文章想达到的目的,然后再为了完成这样的比较全面的介绍文章,自己去找一些资料,融会贯通

    这个练习要达到的目的是:
    1)眼力:国内为什么要知道这个东西?
    2)系统化全面的介绍:与第一个练习改写别人的文章不同,这时候整个文章的结构线索是自己提出来的。建议采用自问自答的逻辑,将自己对这个话题的认识过程表达出来
    3)论点要用资料文献做为论据。
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  • 本文对此的一个解释是:这篇论文的工作量相当于重构了一门经济学分支学科或一个理论大厦。论文是从大厦地下的基石开始修建,然后构建大厦的主体框架,然后是构建面向实用的各个功能部分。确实规模大了些! 相对于永恒...

      作为学术论文,序本来不必须。但是,我还是有许多原因,觉得要有个序作为全文的引子。
      同时,表示歉意的是作为一篇博士论文,本文的篇幅过于庞大!本文对此的一个解释是:这篇论文的工作量相当于重构了一门经济学分支学科或一个理论大厦。论文是从大厦地下的基石开始修建,然后构建大厦的主体框架,然后是构建面向实用的各个功能部分。确实规模大了些!

      相对于永恒的宇宙,可能所有的智慧生命都是过客;相对于45亿年的地球寿命,可能人类也是过客;相对于漫长的人类社会,每个具体的个人仍旧是过客假如没有来世和灵魂,那么过客的意义何在?
      每个人是不同的,这导致多样化的幸福感觉,也导致社会的生机和活力,最终导致社会发展。“不同”可能既是社会的动力也是目标。在无数差异化的人的类型中,也许有些基因偏好知识及真理本身的热爱,所以才有无数学者前赴后继地探索客观世界、解释客观世界。中国几千年的历史中并不缺少探求世间至理的人,这样的人很多很多。500年前,一个叫王守仁(阳明)的人为求“理”为何物? 历经苦难19年,一朝顿悟; 500年后,杨小凯(杨曦光,1948一2004)19岁因为写《中国向何处去?》一文坐了十年牢(建新劳改农场)。在狱中(1968一1978),出于数学化马克思的价值理论和分工理论的目的,他一直进行学习和研究工作。在封闭的环境中,他独立推导出“戈森第二定律”、层级理论,纳什议价模型以及劳动分工等等理论(这些理论的很多创立者都获得了诺贝尔经济学奖)。出狱后,继续从事经济学理论研究,在美国普林斯顿大学攻读博士学位时,他发现只有分工的数学形式化是自己的创新并将其推演出一套新的理论体系(这个体系被称为:新兴古典学派)。这套理论体系结合线性规划、非线性规划、动态规划、控制论、博弈论等工具,试图涵盖当今经济学理论的绝大多数研究成果:微观及宏观经济学、国际经济学、城市经济学、产业组织、发展经济学、贸易理论、增长理论、制度与合约经济学、交易成本经济学、产权经济学、组织经济学、·管理经济学、货币理论,保险理论,网络和可靠性理论等多门学科。这些学科基本都被纳入杨小凯开创的新兴古典框架予以解释。他在理论上的贡献被认为是当代经济学最重要的研究(布坎南),并被一些学者认为是最有可能获得诺贝尔经济学奖的出自中国的经济学家(茅于轼); 七年多前,本文作者抱着探求经济学的理想进入江财攻读博士,历经孤寂与磨砺,枯坐一陋室从事研究,终于坚持到完成论文。与先贤相比,几年的工作虽显微末,亦为心血之作。与杨小凯有同感的是,学术创新是件很难的事,在漫长的经济理论研究史中,无数学者研究着经济问题,往往一个看似新的想法,早已经被研究过了。所以大量的阅读文献非常重要。阅读文献花费了我几年时间,记录了32本读书笔记。想要得出一个真正的超越前人的“新”进展的过程往往是极其痛苦的!而且往往不到最后一刻,并不知晓研究是否能够得到结果。这就是学术研究!人类历史上,大部分显赫之创新都是历经苦难的成果,苦难才有深刻!尤其社会学。
      这篇论文的初衷之一是修补杨小凯创立的新兴古典理论体系,论文研究到后来就逐渐演变成为创立一个独立的全新体系。本文将分工结构中的专业化链条看作社会基因的DNA(RNA)链条。杨小凯创立理论试图解释所有经济问题,而本文企图以此链条解释所有社会问题。这个企图过于庞大而看似虚幻,所以本文仅仅是这个企图的起点。
      我的论文受启发于杨小凯开创的分工形式化的研究,我也做分工形式化研究,并以此分析产业(或行业)的变化。以我目前掌握的文献来看,在以下几个方面可能是创新的:第一,比较静态分析中,虽然沿袭了杨小凯的新兴古典学派的分工形式化分析范式,但是,引入了政务的专业化,从政务的角度解释交易效率参数的内生问题。这个包含政务分工的形式化的工作迄今没有看到类似的研究;第二,动态方面,放弃了新兴古典的均衡思想,采用了演化经济学常采用的非均衡设定,试图使分析框架更加接近现实。这项研究对于分工的形式化是重大补充;第三,采用了“现实模拟”的方式进行分工视角的现实行业(产业)分析,计算机模拟也放弃了均衡思想; 第四,因为对于非均衡思想的采用和现实分析的目的,分工的度量指标放弃了新兴古典原有的指标设计,重新设计了一套新的指标并进行了现实数据的样本分析。这套指标笔者认为比杨小凯的指标更加实用。

    我与杨小凯的根本区别在于,他整个理论体系都在求最优的分工结构是什么?而我却是在求最现实或合理的结构是什么?因为敬佩杨小凯,所以试图超越他,这就是本论文。当然,超越太难了!本文也可以视作从分工视角的对于产业经济学理论的重构。这个重构是承袭新兴古典希望从分工的角度重构现今所有经济学派的宏大的志愿(杨小凯有生之年出版了《经济学》和《发展经济学》两部重构的作品。其中③:《经济学》是杨小凯和黄有光1993年作品的课本化。)。但是,因为新兴古典局限在均衡视角研究分工,而我的研究没有这个局限,所以我重构的产业经济理论不是新兴古典。本文将来也可以扩展为一本专著:《产业经济学一一从分工、专业化的眼光》。文中,对很多理论进行了评述。对于一些学者的研究的评述可能比较尖锐。不过,本文的批评对事不对人,反而认为批评的多的研究一般是比较重要。在此,对于文中所提及的所有前人的研究工作表示敬意!

      文中的创新点比较多,很有可能因为笔者的见识短浅或无知者无畏导致许多创新之处早已有国内外学者提出过,所以若是有相关研究者对于文中的观点有不同看法,敬请不吝赐教!笔者在此深表感谢!!

      千百年来中国的文人们传承着一种精神:为国为民,修身、齐家、治国、平天下!若要有所为,就须明理,懂得世界的真实规律。这篇论文是我对于真理追求。若要我在学位和做好论文之间选择,我选择后者!因为追求真理本身对我的效用更大。

      千万年来,人类探求真理的过程就是不断地深入了解更深层、更基本,更全面的世界的规则的过程。本文是其中的微薄的一份努力,希望能够对后来者有帮助!

    那么,本文的精髓是什么?作者以为,本文尽力追求的是一种方法的极致究微末变化,演天下大势!完成本论文仅仅意味着对这种极致的体会的开始!


      做学问并不是越快越好,任何学问做到极致都可能是一种体悟:对人生、对宇宙、对天道的体悟。也是对本心的磨砺:磨砺出不同的内心境界和体悟世界能力。内心的境界在这个过程中得到演变。这本论文像是一块磨刀石:磨砺的不仅是学问,而且是人性。

      借用瓦尔拉的一段话结束我的序:“要是一个人想很快得到收获,那他就种胡萝卜和莴笋;要是一个人怀有种橡树的雄心,那他就要用这样的心情宽慰自己:前人种树,后人乘凉。”

      过客的意义何在?每个个体的答案都是不同的!
          2008 3 于江财

    转载于:https://www.cnblogs.com/oneplus/archive/2010/04/16/1713918.html

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  • 自从2001年Viola和Jones发表了《rapid ...所以,本文在本文在Viola和Jones人脸检测算法构建的框架下,从理论的角度分析其可行性,从是实验角度形成详细训练过程,弥补如何训练人脸检测分类器方面文献空白。

      本文是我看论文的过程中自己独立总结的,也查了很多资料,花了大约两周时间,期望能对你有所帮助得意。欢迎转载请注明本博网址,如有不足还望大家多多指教可怜

        自从2001年Viola和Jones发表了《rapid object detection using a boosted cascade of simple features》的文章以后,在学术界和商业界研究人脸检测的热情就朝向了adaboost算法,也发表了很多文献可供参考学习。但是如何训练分类器却现有文献参考。所以,本文在本文在Viola和Jones人脸检测算法构建的框架下,从理论的角度分析其可行性,从是实验的角度形成的详细的训练过程,弥补的如何训练人脸检测分类器方面文献的空白。

    1 人脸检测概念的定义

    人脸定位,人脸检测和人脸识别这几个概念我们往往混为一谈,其实它们有很大差别。人脸定位是已经知道图片中人脸的个数,需要我们找到该图片中人脸的大小和位置,它是三者之间最为简单的一个;人脸检测是给定一张照片,来确定其中是否含有人脸,如果有的话,返回人脸的个数,大小和位置信息;人脸识别是在已经识别到人脸的前提下,识别该人脸是谁,是张三还是李四,而不是像人脸检测那样,人脸检测判定的是人脸还是非人脸。

    2 判定人脸和非人脸的准则

    以往文献判定人脸的标准大都说的含含糊糊,要么一带而过,本文明确提出使用为了使得检测结果可以评估,本文采用Rainer Lienhart提出的两条判决人脸、非人脸的准则,这样使得评价结果量化,方便计算机的执行:

    1)看检测窗口的中心(也有说是重心或质心的),检测结果的窗口中心与实际人脸标注窗口的的中心之间的欧式距离小于实际人脸标注窗口宽的30%;

    2)看检测窗口的边长,检测结果窗口的宽不小于实际人脸标注窗口宽的50%,同时不超过人脸区域宽的50%,检测窗口不能太大,也不能太小。

    3 准备训练样本

    本文中正样本主要来自于FERET数据库,FRGc(FaceRecogni-

    tionGrandehallenge,FRee)数据库,中国科学院eAs一PEAL数据库,还有一些从互联网中收集的人脸图片,但是为了增加样本的多样性,还需要自己再收集更多的样本。

       3.1 截取人脸图片

    切割的时候以人的双眼连线中点为参考点原点,将两眼中心点之间的距离设为d。切割时,先找到原点,在水平方向左右各截取长度d作为人脸区域矩形框的左右边界,上下各截取长度为0.67d和1.33d作为人脸区域矩形框的上下边界。这样就截取了一个2d*2d的人脸区域矩形框,如下图所示:


     

    优点:人眼的位置比较容易查找,而且这样截取的人脸大小比例更一致,极大地消除了个人主观因素的干扰。

    3.2 截取人脸的优化

         实践告诉我们,在正样本中包含有一定的背景会效果更好,不过背景过多训练时容易当成负样本来使用,一点背景不包含也是不适用的。这个度怎么把握还没有文献量化,本文做法如下:

    设原截取的图片矩形区域左上角顶点坐标为(Ox,Oy),右下角顶点坐标为(Px,Py),新矩形区域左上角和右下角顶点坐标分别为(Ox’,Oy’),(Px’,Py’),设k为一比例系数,新旧坐标计算公式如下


                             

    实验中系数k ={ 00, 05;10,15, 20; 25; 30; 35; 40; 45, 50},实验表明,当10<k<15时性能比较好,含义是图像在原来的基础上放大1.1至1.15倍效果较好,背景包括发际线,耳朵旁边和下巴处有少许背景,虽然未必是最优,但是是次优,效果已经很好了。

    3.3 通过变换生成更多正样本

    旋转:以双眼连线中点为中心,旋转-10至10度

    缩放:以人眼连线中点为中心,缩放比例为[0.9,1.1]之间;

    镜像

    平移:在原图人脸的区域水平和垂直方向上进行平移,平移大小不超过原图的5%。

    3.4  加入更多样化的人脸

      增加局部光照变化变化剧烈和暗肤色的正样本,但是数量一定要多,不能太少,这样训练出来的分类器有更好的鲁棒性。还可以再增加一些更贴近生活的真实数据。

    4 如何构造弱分类器(关键是确定θ)


    在构造Haar弱分类器的过程中,Viola和Jones对分类器作出了约束:弱分类器仅仅依赖单一的Haar特征进行分类,换句一话说每个弱分类器对应于单一的Haar特征。若分类器的数学表达式如下:


              

     

         一个24*24的窗口里的haar特征有180,000种,对于其中一个haar特征,比如上图第一行的左图,就是一个haar特征,黑白的小方框在小窗口中有一定的类型,大小和位置,这才是一个完整的haar特征。对该haar特征覆盖到样本集的正样本和负样本的积分图上去,这样就可以得到一个数值,即haar特征值。把所有的haar特征值进行升序排列,图中圆圈代表人脸,菱形代表非人脸。

    如下:


    从图中可以看出,想完全区分开人脸和非人脸很难,但是人脸大部分集中在左侧,非人脸主要集中在右侧,这样就可以在中间合适的位置找到一个位置,大致把人脸和非人脸区分开来,这个位置其实就是阈值θj。

          选择θ的准则函数:


    在计算p是还要乘以样本的权重,在选取阈值是选择不纯度下降最快的那个值。不纯度下降公式如下:

     

    这样,在每个位置选取一个阈值θ,θ=(f1+f2)/2,f1和f2分别为相邻两个特征值。对于N个正负样本可以得到N-1个θ。对于每个θ计算不纯度下降,选取最大的那个作为最优弱分类器的阈值,一个好的阈值是可以使得左右叶子节点的不纯度都很低,这样就最终使用一个特征就孵化出了一个最优弱分类器。

    5 实验验证级联分类器层数对性能的影响

         级联分类器的层数与其性能并没有必然联系,但却会影响训练过程中所需的正负样本数量、训练时间和检测时间。

    1)从检测率来看,层数多,检测率低;层数少,检测率高;

    2)从误检率来看,层数多,误检率低;层数少,无减率高;

    3)从所需正负样本数量来看,层数对消耗的正样本数量影响非常小可以忽略不计,但是对消耗的负样本却影响非常大,层数越多,所需负样本越多。对负样本的拒绝能力也越强;

    4)层数越多,训练时间越长;

    5)层数与检测时间无规律。

    6 单层训练样本数量对性能的影响

    更多的训练样本带来更好的性能,但是同时也必须指出更多的训练样本对性能提升有限,从5000正样本到50000正样本有进10倍的增加,但增加的正样本对级联分类器性能的提升非常有限。如果想进一步提升级联分类器的性能,光靠增加样本是行不通的,因为训练时间太长。

    7 正负样本比例对级联分类器性能的影响

      以前在一个博客中认为,正负样本比例在1:3比较好。本文中在CMU一MIT正脸测试集上,5:3的正负训练样本比例获得了最高的检测率,但在FG测试集上效果很差,实验表明正负样本比例对分类器性能的影响并无一致结论,从逻辑回归的角度看,正负样本的比例与最终的结果并没有太直接的联系,而只与正负样本的分布有关。

    参考文献:

    1 《基于adaboost的人脸检测》魏喆 2012.03.01 北京邮电大学。

    2  《rapid object detection using a boosted cascade of simple features》 2001


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