基於haar特征的Adaboost人臉檢測技術 本文主要是對使用haar+Adabbost進行人臉檢測的一些原理進行說明，主要是快找工作了，督促自己復習下~~ 一、AdaBoost算法原理 　　AdaBoost算法是一種迭代的算法，對於一組訓練集，通過改變其中每個樣本的分布概率，而得到 ...

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 ...

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 ...

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 ...

　　之前的人臉識別匹配需要大量圖片進行建模，然后通過概率匹配，結果不是很准確，同時也不符合一般需求。一般需求是人員通過攝像頭拍攝一張照片，然后將照片保存進行命名，之后如果再次通過攝像頭進行驗證時候，通過算法特征匹配這個人跟保存的圖片中的相似度，相似度最低的就是這個人，當然如果有足夠的理論跟實驗支持 ...

　　　　　　　　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 ...

AdaBoost（自適應boosting，adaptive boosting）算法 算法優缺點： 優點：泛化錯誤率低，易編碼，可用在絕大部分分類器上，無參數調整 缺點：對離群點敏感 適用數據類型：數值型和標稱型 元算法（meta ...

原文：http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/51098311 第一次寫博客哈哈，有些小激動，還請各位大神多多包涵~ 最近的項目需要用到人臉識別，作為一個車輛工程的二年級本科生是崩潰的（一是沒有很好的編程基礎，只會編一下C與C#；二是 ...