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 ...

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 ...

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 ...

　　　　　　　　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 ...

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 ...

最近在做一款商戶入網的應用，為防止不法商戶對公司渠道的接入，公司加大了對商戶的審核，人臉識別就是其中的一項。人臉識別的第一步是檢測商戶的張嘴動作，通過之后采集照片，上傳到服務器。第二步是檢測商戶的搖頭動作，通過之后采集照片，上傳到服務器。至此完成人臉識別。下面我對主干代碼進行分析： 首先導 ...