adaboost算法的人脸检测

资 源 简 介

adaboost算法的人脸检测

详 情 说 明

Adaboost算法在人脸检测领域的经典应用源于Viola和Jones提出的框架，该方案至今仍是计算机视觉入门的必学案例。其核心思想是通过组合多个弱分类器构建强分类器，实现高效的实时检测。

检测流程分为三个关键阶段： 积分图加速特征计算 利用积分图快速计算Haar-like矩形特征，这些特征能捕捉人脸区域的明暗对比模式（如眼睛比脸颊更暗）。

Adaboost特征选择 算法从数万候选特征中筛选最具区分度的特征。每轮迭代增加误判样本权重，使后续弱分类器专注纠正错误，最终加权组合成强分类器。

级联分类器提速 采用分层过滤策略，前置简单分类器快速排除非人脸区域，仅让可疑区域进入复杂分类阶段，极大降低计算量。

对初学者的启示： 理解"弱学习器叠加生效"的集成思想 掌握如何通过特征选择解决高维数据问题 学习级联结构对实时系统的优化思路

该方案虽已被深度学习超越，但其工程思想仍影响现代目标检测框架设计。