人脸检测的一个程序

资 源 简 介

人脸检测的一个程序

详 情 说 明

人脸检测是计算机视觉中的经典任务，其核心目标是从图像或视频中快速准确地定位人脸区域。基于AdaBoost、Cascade结构和Haar特征的检测方法是早期高效实现的代表方案。

核心原理 Haar特征：通过计算图像中矩形区域的像素差来捕捉人脸的结构特征（如眼睛比脸颊更暗）。这些特征简单且计算高效，可通过积分图快速计算。 AdaBoost算法：用于从大量Haar特征中筛选出最有区分度的特征组合，并训练弱分类器。通过迭代加权，最终将这些弱分类器组合成强分类器。 Cascade结构：将多个强分类器串联成级联，早期层级快速过滤明显非人脸的背景区域，后期层级精细判断，显著提升检测速度。

技术优势 实时性：级联结构大幅减少计算量，适合早期硬件条件。 鲁棒性：Haar特征对光照变化有一定适应性，AdaBoost增强了分类精度。

应用扩展 虽然深度学习方法（如MTCNN、YOLO）已成为主流，但该传统方案仍适用于嵌入式设备等资源受限场景。优化方向可包括结合HOG特征或改进级联策略。