我的项目是开发一个能够识别特定对象的软件，比如苹果或硬币等。我想使用Kinect。我的问题是：我是否需要使用像Haar分类器这样的机器学习算法来识别对象，还是Kinect本身就可以做到这一点？

回答：

Kinect本身无法识别对象。它会提供一个密集的深度图。然后，您可以结合一些简单的特征（在您的案例中，可能使用颜色特征或梯度特征就足够了）来使用深度特征。这些特征您可以输入到一个分类器中（例如SVM或随机森林）来训练系统。您可以使用训练好的模型来测试新的样本。

关于Haar特征，我认为它们可以完成任务，但您需要一个足够大的特征数据库。一切都取决于您想要检测什么。在苹果和硬币的情况下，仅颜色就足够了。

参考这篇论文，以了解如何使用Kinect摄像头进行人体姿态识别。您只需关注他们的深度特征和分类器。不要直接应用他们的方法。您的问题更简单。

编辑：简单的梯度方向直方图

梯度方向可以为您提供关于对象形状的粗略信息（这不是一种特定的形状特征，更好的形状特征是存在的，但这种方法计算速度极快）。

代码片段：

%calculate gradient[dx,dy] = gradient(double(img));A = (atan(dy./(dx+eps))*180)/pi;   %eps added to avoid division by zero.

A将包含每个像素的方向。根据深度值分割您的原始图像。对于具有相似深度值的区域，计算颜色直方图。提取该区域对应的像素方向，称之为A_r。计算一个9个区间的直方图（您可以有更多的区间。九个区间意味着每个区间包含180/9=20度）。连接颜色特征和梯度直方图。对足够多的叶子执行此操作。然后，您可以将这些数据输入到分类器中进行训练。

编辑：这是对下方评论的回复。

关于opencv_traincascade中的MaxDepth参数

文档中说，“弱树的最大深度。一个不错的选择是1，即树桩的情况”。当您执行二元分类时，它采取以下形式：

if yourFeatureValue>=learntThresh   class=1;else   class=0;end

上述类型对单个特征值（标量）进行阈值处理的分类器称为决策树桩。只有一个分割点将正类和负类分开（因此maxDepth为1）。例如，它将在以下场景中工作。假设您有一个一维特征：

f=[1 2 3 4 -1 -2 -3 -4]

前四个是类1，其余是类0。决策树桩通过将阈值设置为零，可以在这个数据上获得100%的准确率。现在，假设有一个复杂的特征空间，例如：

f=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12];

前四个和最后四个是类1，其余是类0。在这里，您无法通过决策树桩获得100%的分类。您需要两个阈值/分割点。因此，您可以构建一个深度值为2的树。您将有2^(2-1)=2个阈值。对于深度=3，您得到4个阈值，对于深度=4，您得到8个阈值，依此类推。在这里，我假设一个单节点树的高度为1。

您可能会觉得层数越多，准确率就越高，但这会带来过拟合的问题（以及计算、内存存储等）。因此，您必须为深度设置一个合适的值。我通常将其设置为3。