我在研究Viola Jones的论文，以更好地理解他们的目标检测算法，并编写一个适用的程序。在特征主题的最后一段中，作者谈到了检测器的基本分辨率为24x24，他们说矩形特征的详尽集相当大，超过180000。注意，与Haar基不同，矩形特征集是过完备的。这是意味着每个矩形特征都是24乘24，还是简单地意味着我们将给定的图像划分为24*24个块？180000是为每个24*24块找到几种类型的Haar样特征的结果吗？我也无法理解最后一部分，即矩形特征集是过完备的。当我们谈论矩形特征时，过完备意味着什么？谢谢
每个24X24矩形特征只给您一个数字，正如前面在同一段中所述"两个矩形特征的值是两个矩形区域内像素之和之间的差"one_answers"三矩形特征计算两个外部矩形内的和减去中心矩形内的总和。最后，四矩形特征计算对角线对矩形之间的差。"
关于数字180,00的解释，您可以在以下位置找到：维奥拉·琼斯'；人脸检测声称拥有180k个功能
过完备集意味着您拥有的某些特征是其他特征的线性组合。在24X24矩形特征的情况下，我们可以通过在其中一个正方形中取所有值为1的矩形，在所有其他正方形中取0，来为这个空间建立一个线性基底。如果我们计算这个配置有多少选项，我们得到24*24=576，这远小于180000。这意味着，从他们的180000个集合中，我们可以得到一些矩形，作为集合中其他矩形的组合。