adaboost+knn+lbp 人脸识别代码 经典算法

资 源 简 介

adaboost+knn+lbp 人脸识别代码 经典算法

详 情 说 明

Adaboost、KNN与LBP结合的人脸识别是一种经典的机器学习方法，能够在特征提取与分类优化方面发挥各自的优势。

算法组合思路 LBP（局部二值模式）：用于提取人脸图像的纹理特征，通过计算像素点与邻域的对比关系生成二进制编码，形成稳定的特征表示。 Adaboost：作为特征选择与分类器增强工具，从大量LBP特征中筛选最具区分度的特征，并训练多个弱分类器（通常为决策树桩）进行加权组合。 KNN（K近邻）：在Adaboost初步分类后，对特征空间中的样本进行距离匹配，通过投票机制优化分类结果，尤其适合处理非线性分布的数据。

实现流程关键点 特征提取阶段：对图像分块计算LBP直方图，形成高维特征向量。 Adaboost训练：通过迭代调整样本权重，重点关注被前序分类器误判的人脸样本，最终生成强分类器。 KNN优化：将Adaboost输出的特征子空间作为输入，利用欧氏距离或余弦相似度寻找最近邻，提升对光照、姿态变化的鲁棒性。

经典性分析 这种组合体现了早期人脸识别的典型思路：LBP解决纹理表征问题，Adaboost提升分类效率，KNN弥补线性分类的不足。虽然现在深度学习占主流，但该方案在小样本和低算力场景仍有参考价值。