我正在尝试实现类似于此处给出的方法：
research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/Pubs/MIT/tieuIJCV.pdf
通过重复过滤和缩小图像生成的功能，使用AdaBoost从数据库中检索与查询图像“相似”的图像。
本文展示了用于检测基本图像特征（垂直线，对角线，角等）的滤镜图像，并指出这些图像是可分离的，但并未说明这些特征的矩阵究竟是什么。有谁知道哪些矩阵用于过滤器，或者一般来说什么是过滤器的良好选择，用于检测用于增强的简单几何形状。
由于
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它们似乎与同一作者在他的第一篇文章中所描述的哈尔特征相似。
在课堂上实现AdaBoost时，我只使用了haar功能。一般来说，我猜你可以制作自己的haar滤镜，可以看到一些简单的例子here.