基于haar特征的Adaboost人脸检测技术 本文主要是对使用haar+Adabbost进行人脸检测的一些原理进行说明，主要是快找工作了，督促自己复习下~~ 一、AdaBoost算法原理 　　AdaBoost算法是一种迭代的算法，对于一组训练集，通过改变其中每个样本的分布概率，而得到 ...

我们重点分析了Haar特征的概念以及如何计算Haar特征，并介绍了Haar+Adaboost分类器它们的组合以及Adaboost分类器如何使用和训练。这节课我们将通过代码来实现一下Haar+Adaboost分类器实现的人脸识别。 计算jpg图片的haar特征，不过这一步opencv已经帮我们做了 ...

Adaboost算法结合Haar-like特征 一、Haar-like特征 　　目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen ...

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权 ...

　　之前的人脸识别匹配需要大量图片进行建模，然后通过概率匹配，结果不是很准确，同时也不符合一般需求。一般需求是人员通过摄像头拍摄一张照片，然后将照片保存进行命名，之后如果再次通过摄像头进行验证时候，通过算法特征匹配这个人跟保存的图片中的相似度，相似度最低的就是这个人，当然如果有足够的理论跟实验支持 ...

　　　　　　　　基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器，简称haar分类器。通过这个算法的名字，我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点：Haar特征、Adaboost、级联。理解了这三个词对该算法基本就掌握 ...

AdaBoost（自适应boosting，adaptive boosting）算法 算法优缺点： 优点：泛化错误率低，易编码，可用在绝大部分分类器上，无参数调整 缺点：对离群点敏感 适用数据类型：数值型和标称型 元算法（meta ...

原文：http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/51098311 第一次写博客哈哈，有些小激动，还请各位大神多多包涵~ 最近的项目需要用到人脸识别，作为一个车辆工程的二年级本科生是崩溃的（一是没有很好的编程基础，只会编一下C与C#；二是 ...