基于Adaboost的人脸识别训练系统 MATLAB实现

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现了经典的Adaboost算法，专门针对人脸识别任务优化。支持多弱分类器集成训练，包括特征选择、权重更新与分类器组合等功能，并提供训练进度可视化，便于高效处理人脸样本数据。

详 情 说 明

基于Adaboost算法的人脸识别训练系统

项目介绍

本项目实现了一个基于经典Adaboost集成学习算法的人脸识别训练系统。系统专门针对人脸检测任务进行优化，通过集成多个弱分类器构建强分类器，能够有效处理人脸样本数据。系统提供完整的训练流程，包括特征选择、权重更新和分类器组合，并配备训练可视化和模型评估功能。

功能特性

• 集成训练：实现经典Adaboost算法，支持多个弱分类器的集成训练
• 人脸识别优化：专门针对人脸识别任务进行优化，可高效处理人脸样本数据
• 完整训练流程：支持特征选择、权重更新和分类器组合的完整训练流程
• 训练可视化：提供训练进度可视化功能，实时展示错误率和分类器权重变化
• 模型评估：具备完善的模型评估模块，可计算识别准确率、召回率和混淆矩阵

使用方法

输入要求

• 训练数据集：包含正样本（人脸图像）和负样本（非人脸图像）的图片集合
• 图像规格：统一尺寸的灰度图像（推荐24×24像素）
• 标签数据：每个样本对应的二分类标签（1代表人脸，0代表非人脸）
• 参数配置：弱分类器数量、学习率、最大训练轮次等超参数

输出成果

• 强分类器模型：训练完成的包含多个弱分类器及其对应权重的模型结构
• 训练过程记录：每轮训练的误差率、分类器权重等详细指标记录
• 性能评估报告：在验证集上的准确率、召回率等评估指标分析
• 可视化结果：训练误差曲线、特征重要性排序图等可视化图表
• 模型文件：可保存和重用的.mat格式分类器模型文件

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括数据加载与预处理、Adaboost训练流程控制、特征选择与弱分类器生成、模型权重更新与组合、训练过程可视化展示以及模型性能评估与保存。该文件作为整个系统的执行入口，协调各个功能模块的协同工作，确保训练流程的完整执行和结果输出。