基於Haar特征的Adaboost級聯人臉檢測分類器 基於Haar特征的Adaboost級聯人臉檢測分類器，簡稱haar分類器。通過這個算法的名字，我們可以看到這個算法其實包含了幾個關鍵點：Haar特征、Adaboost、級聯。理解了這三個詞對該算法基本就掌握 ...

轉自：http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 一、Haar分類器的前世今生 人臉檢測屬於計算機視覺的范疇，早期人們的主要研究方向是人臉識別，即根據人臉來識別人物的身份，后來在復雜背景下的人臉檢測 ...

Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器（弱分類器），然后把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器（強分類器）。Adaboost算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權 ...

轉自：http://blog.csdn.net/weixingstudio/article/details/7631241 Haar特征與積分圖 1. Adaboost方法的引入 1.1 Boosting方法的提出和發展 在了解Adaboost方法之前，先了解一下 ...

Adaboost算法結合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在人臉檢測中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen ...

我們重點分析了Haar特征的概念以及如何計算Haar特征，並介紹了Haar+Adaboost分類器它們的組合以及Adaboost分類器如何使用和訓練。這節課我們將通過代碼來實現一下Haar+Adaboost分類器實現的人臉識別。 計算jpg圖片的haar特征，不過這一步opencv已經幫我們做了 ...

人臉檢測和人臉識別都是屬於典型的機器學習的方法，但是他們使用的方法卻相差很大。 對於人臉檢測而言，目前最有效的方法仍然是基於Adaboost的方法。在網上可以找到很多關於Adaboost方法的資料，但基本上是千篇一律，沒有任何新意。給初學者帶了很多不便。建議初學者只需要認真閱讀：北京大學 趙楠 ...

Haar特征介紹（Haar Like Features） 高類間變異性 低類內變異性 局部強度差 不同尺度 計算效率高 這些所謂的特征不就是一堆堆帶條紋的矩形么，到底是干什么用的？我這樣給出解釋，將上面的任意一個矩形放到人臉區域上，然后，將白色區域的像素 ...