opencv训练分类器，进行图像识别，出现如下问题

Question

使用opencv的Haartraining.exe程序生成的.xml文件去进行图像识别，程序运行后出现如图的问题，就是识别了很多不是目标物体的东西，这是由于样本数量太小导致的吗？如果不是样本个数太小导致的，那是什么原因导致的？求高手解答！！！

Answer 1

一般来讲，是你样本或者训练有问题导致的。
你可以参考下面这篇文章，重新采集样本重新训练一次试试。
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/28/2420936.html追问

如果是样本数量太少会出现怎样的结果？

追答

样本太少，精度就会降低。
不知道你究竟要识别什么呢？看下我给你的链接也许能更清楚些。

追问

我想识别的是人的身体，但如我发的图所示，图中根本就没有人，所以这是我训练的样本数量太少导致的吗？？下面的这张图是我训练用的图的其中一张，我这种样本有问题吗？？如果有，那么是什么问题呢？？请高手指教

 

追答

首先你要知道什么是正样本，什么是负样本。
因为你要检测的是身体，这不是绝对刚性的物体（比如一个商标，这是绝对刚性物体，你只需要提供一张正样本即可），那么你需要提供尽可能多的正样本，包括不同性别，不同年龄，不同种族，不同姿势，不同衣着等等。而且正样本要保持图片大小一致，最好背景也保持一致。
负样本要求完全不出现人的身体，负样本对图片尺寸没严格要求，但你需要提供尽可能多的负样本才行，越多越好。
你的样本肯定太少了。
另外，一千张正样本大约需要运算一天的时间。