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Figura 4. Filtros básicos de Haar
Imagen integral los valores de intensidad sino con una imagen
Esta nueva representación de una imagen fue acumulativa que se construye a partir de operaciones
introducida por Viola, 2004. Esta imagen permite básicas. La f gura 5 muestra una imagen integral, en
extraer de forma rápida características a diferentes la localización x,y, contiene la suma de los píxeles
escalas, ya que no se trabaja directamente con de la parte superior izquierda de la imagen.

Figura 5. Imagen integral.

Adaboost segunda iteración, los ejemplos de entrenamiento,
Adaboost es un algoritmo de aprendizaje automático clasif cados erróneamente por el primer clasif cador
[Schapire, 1999] que inicialmente mantiene una débil, reciben ponderaciones más altas. Los nuevos
distribución uniforme de los pesos en cada muestra métodos de extracción de entidades seleccionados
de entrenamiento. En la primera iteración, el deben centrarse en estas muestras mal clasif cadas.
algoritmo entrena a un clasif cador débil utilizando El resultado f nal es una cascada de combinaciones
métodos de extracción de entidades o mezcla de ellos, lineales con clasif cadores débiles seleccionados
logrando un mayor rendimiento de reconocimiento [Aguilar, 2017], en la f gura 6 se presenta un
para las muestras de entrenamiento. En la ejemplo.

Figura 6. Obtención del clasif cador global.

Cascada de clasif cadores pueden combinarse para formar un clasif cador
El término Boosting fue introducido por Freund, de mayor precisión, siempre y cuando se
1997. Es un método de clasif cación que combina disponga de un número suf ciente de muestras de
varios clasif cadores básicos para formar un único entrenamiento. La aplicación de clasif cadores en
clasif cador más complejo y preciso. La idea se cascada ha permitido obtener buenos resultados,
basa en la af rmación de que varios clasif cadores estos son reportados en [Viola, 2004], y [Castrillón,
sencillos, cada uno de ellos con una precisión 2007]. En la f gura 7, se muestra un esquema de un
ligeramente superior a una clasif cación aleatoria, clasif cador en cascada.

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