基于ADABOOST的人脸检测程序

资 源 简 介

基于ADABOOST的人脸检测程序

详 情 说 明

Adaboost算法在人脸检测中的应用

Adaboost（自适应增强）是一种经典的机器学习算法，通过组合多个弱分类器来构建强分类器。在人脸检测领域，Adaboost常与Haar特征结合，形成高效的检测框架。

核心实现思路

特征提取阶段 使用矩形Haar特征描述人脸局部对比模式，这些特征能快速计算，并通过积分图优化加速。基础特征包括边缘、线型和中心环绕等结构。

弱分类器训练 每个Haar特征对应一个决策树桩（弱分类器），通过阈值判断是否为人脸区域。Adaboost通过迭代调整样本权重，优先选择分类误差最小的特征。

级联分类器构建 将多个强分类器按检测难度分层排列。前几层由简单特征组成，快速过滤非人脸区域；深层使用复杂特征精细判断。这种结构大幅提升检测速度。

检测流程 滑动窗口扫描图像时，每个子窗口需通过所有级联层才会被判定为人脸。OpenCV等库已内置经过预训练的级联分类器文件（如haarcascade_frontalface_default.xml）。

技术延伸 可替换LBP特征降低计算量 结合CNN提升复杂场景下的准确率 使用Hard Negative Mining优化误检样本

该方法的优势在于实时性好，适合嵌入式设备部署，但对遮挡和极端光照条件敏感，需根据场景调整参数。