Haar-like、HoG 、LBP 三种描述方法在目标识别中的优劣

Haar-like的优点在于能更好的描述明暗变化，所以用于检测正面的人脸 HoG的优点在于能更好的描述形状，在行人识别方面有很好的效果 LBP比haar快不少倍，可是提取的准确率会低（10-20% 取决于训练对象）若是是嵌入式或者移动端的开发，推荐使用LBP。 这也解释了为何haar应用于人的正面检测要明显好于应用于侧脸检测：正脸因为鼻子等凸起的存在，使得脸上的光影变化十分明显。而侧脸侧脸最重要的

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