我想基于级联分类器创建一个物体探测器，唯一的问题是LBP和Haar特征不是旋转不变的。我想到的第一件事就是以不同的角度旋转训练样本，但我怀疑得到的分类器会有很好的质量，而且，对象可能有拉长的比例。有许多旋转不变的探测器，例如，iPhone可以在任何方向实时识别面部，所以我想知道它们是如何实现这一目标的？我更喜欢使用OpenCV。
答案 0 :(得分：5)
查看https://github.com/nenadmarkus/pico处提供的对象检测框架。
该框架使您能够学习自定义对象检测器（例如，用于查找正面，直立面），然后在运行时使用它来进行旋转不变检测。
这是通过在多个不同方向上用物体检测器的旋转版本扫描图像来实现的。请注意，这可以在没有级联重新训练或图像重新采样的情况下完成，并且它应该在现代机器上实时工作（提供的面部检测演示）。
详情见http://arxiv.org/abs/1305.4537提供的文件。
答案 1 :(得分：3)
傅立叶描述符是旋转不变量（和平移以及缩放不变量）;那么，我们的想法就是在Fourier描述符结果上训练您可以配置的任何分类器（傅立叶描述符上的PCA，与SVM相关联似乎是一个合理的选择）。
答案 2 :(得分：2)
用于匹配徽标我认为这就是您所需要的：http://www.ijera.com/papers/Vol2_issue5/JW2517421747.pdf
答案 3 :(得分：1)
一些简单的解决方案......