我使用openCV工具构建了行人检测算法。为了执行分类，我使用了使用CvBoost类训练的增强分类器。
这个实现的问题是我需要为我的分类器提供我用于训练的整套功能。这使得算法非常慢，以至于每个图像需要大约20秒才能完全分析。
我需要一个不同的检测结构，openCV有这个Soft Cascade类，看起来就像我需要的那样。其基本原则是不需要检查测试样本的所有特征，因为检测器可以使用少量特征来拒绝大多数负样本。问题是我不知道如何训练一个给出一组完全标记的消极和积极的例子。
我在网上找不到关于此的信息，所以我正在寻找有关如何使用此软级联进行分类的任何提示。
祝你好运