adaboost的实现算法

资 源 简 介

adaboost的实现算法

详 情 说 明

AdaBoost实现算法解析：从理论到人脸检测应用

AdaBoost（自适应增强）是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器构建强分类器，在人脸检测等计算机视觉任务中表现优异。其核心实现流程可分为以下阶段：

样本权重初始化 为训练集中的每个样本分配初始权重，通常设为均匀分布（1/N）。这些权重将动态调整，使算法聚焦于难分类样本。

迭代训练弱分类器 在每轮迭代中： 基于当前样本权重训练弱分类器（如决策树桩） 计算分类错误率并得到该弱分类器的权重（准确率越高的弱分类器权重越大） 更新样本权重：增加误分类样本权重，减少正确分类样本权重

构建强分类器 将所有弱分类器的结果加权求和，通过符号函数输出最终预测。权重高的弱分类器对最终决策影响更大。

人脸检测中的特殊实现要点： 弱分类器常选择Haar特征+决策树桩，利用积分图加速特征计算 采用级联结构（Cascade）逐层过滤非人脸区域，提升检测效率 样本需包含正例（人脸）和负例（背景），通过滑动窗口生成待检测区域

该算法通过持续关注错误样本自适应提升模型能力，最终实现高精度的人脸检测。实际应用中需注意样本平衡、特征选择和级联层数调优等关键因素。