基于AdaBoost算法的人脸检测——赵楠 北京大学
基于Adaboost方法的人脸检测的开题报告
基于Adaboost方法的人脸检测的开题报告一、选题背景随着计算机技术的不断发展，人们对计算机视觉方面的需求不断增多。
在计算机视觉中，人脸检测是很重要的一部分。
在许多应用中，如人脸识别、视频监控、图像搜索等都需要先进行人脸检测，从而实现后续处理。
人脸检测是计算机视觉中的一个经典问题，难点在于如何准确地检测出图像中的人脸。
为了解决这个问题，研究人员提出了许多方法，其中基于Adaboost的人脸检测方法是目前被广泛应用的一种方法。
这种方法通过训练大量的弱分类器，最终将它们组合成一个强分类器，从而实现对人脸的检测。
二、研究内容本文的研究内容是基于Adaboost方法的人脸检测。
主要包括以下几个方面：1. Adaboost的原理和流程。
首先要了解Adaboost的基本原理和流程，包括如何选择弱分类器、如何计算权重和误差等。
2. 人脸特征提取。
人脸的特征提取是人脸检测中的一个关键步骤，直接影响人脸检测的准确性。
因此需要探究适用于Adaboost方法的人脸特征提取方法，并对比不同的特征提取方法的性能。
3. 数据集的构建和处理。
数据集的构建和处理可以直接影响人脸检测算法的性能。
因此需要研究如何构建合适的训练集和测试集，并探究针对Adaboost方法的数据集处理方法，如图像预处理等。
4. 实验设计和结果分析。
在上述基础上，进行具体的实验设计，比较不同方法的人脸检测性能。
同时，分析结果，讨论各种方法的适用范围和优缺点。
三、研究意义本文的研究意义主要包括以下几个方面：1. 对Adaboost方法和人脸检测技术的研究。
本文通过对Adaboost方法和人脸检测技术的深入研究，可以增加人们对计算机视觉技术的认识和理解。
2. 对人脸检测算法的改进。
本文研究针对Adaboost方法的人脸检测算法，探究如何提高其准确性和性能，具有一定的实用价值。
3. 对相关领域研究的帮助。
本文对Adaboost方法和人脸检测技术的研究可以为相关领域的研究提供借鉴和参考，并促进相关领域的发展。
《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》
《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》篇一一、引言人脸检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，具有广泛的应用前景，如人脸识别、面部表情分析、安防监控等。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，基于Adaboost算法的人脸检测技术逐渐成为研究的热点。
本文旨在研究Adaboost算法在人脸检测领域的应用，并实现一个基于Adaboost的人脸检测系统。
二、Adaboost算法概述Adaboost算法是一种迭代算法，它通过训练多个弱分类器并将它们组合成一个强分类器来实现分类。
在人脸检测中，Adaboost算法可以用于训练一系列特征分类器，通过将多个分类器的结果进行加权组合，提高检测的准确性和鲁棒性。
三、人脸检测技术研究现状目前，人脸检测技术已经取得了很大的进展。
传统的检测方法主要依赖于手工设计的特征和复杂的图像处理技术。
然而，这些方法往往难以处理复杂多变的人脸图像。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸检测方法逐渐成为主流。
然而，深度学习方法需要大量的标注数据和计算资源，对于一些资源有限的场景并不适用。
因此，基于Adaboost算法的人脸检测方法仍然具有一定的研究价值和应用前景。
四、基于Adaboost的人脸检测算法研究本文提出了一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。
首先，我们使用Haar特征和Adaboost算法训练一系列弱分类器。
然后，我们将这些弱分类器组合成一个强分类器，用于检测人脸。
在训练过程中，我们采用了集成学习的方法，通过多次迭代和调整参数，提高分类器的性能。
此外，我们还使用了一些优化技术，如特征选择和级联分类器，进一步提高检测的准确性和速度。
五、实验与结果分析我们在公开的人脸检测数据集上进行了实验，并与一些传统的检测方法和基于深度学习的方法进行了比较。
实验结果表明，我们的方法在准确率和速度方面都取得了较好的结果。
具体来说，我们的方法在人脸检测的准确率上超过了传统的检测方法，与基于深度学习的方法相比也不逊色。
文献综述 基于Adaboost算法的人脸检测
文献综述正文范文基于Adaboost算法的人脸检测文献综述一、人脸检测概述随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验证和识别的要求日益迫切。
人脸与人体的其他生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来，具有很强的个体差异性、自身稳定性、唯一性和不易被复制的良好特性，因而它们为身份鉴别提供了必要的前提；并且同其他生物特征识别技术相比，人脸是一个信息极丰富的模式集合，是人类互相判别、认识、记忆的主要标志[1]，人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好的优越性，也是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一[2]。
所谓人脸识别，是指给定一个场景的静态图像或动态视频，判断其中是否存在人脸，如果存在人脸则进一步给出每张人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息并且依据这些信息进一步提取每张人脸蕴含的身份特征，将其与已知人脸库中的人脸进行对比，从而识别场景中单个或者多个人的身份[3]。
人脸识别过程可分为人脸检测（判断输入图像中是否存在人脸)、人脸特征提取(检测每个人脸的主要器官位置和形状)和人脸识别(将人脸特征提取结果与库中人脸对比)三个阶段。
使用Adaboost算法进行人脸识别流程[5]，如图 1所示。
在这一过程中，第一步即人脸检测是最为关键的。
检测的准确性、定位精确性和检测速度将影响整个系统的性能。
图 1 人脸检测与人脸识别流程在实际应用中，由于客观因素的影响，人脸检测问题的难易程度以及处理方法有很大差异。
在某些情况下由于图像(照片)的获取环境是可以人为控制的(如身份证照片等)，因而人脸的定位可以轻易地做到。
但在大多数的场合中由于（1）人脸是一类高度非刚性的目标，存在相貌、表情、肤色、姿态等差异；（2）人脸上可能存在一些附属物，毛发、化妆品等；（3）人脸的姿态千变万化，并且存在遮挡物；（4）待检图像性质的差异性。
如：图像的分辨率、摄录器材的质量等；（5）光照的种类、强度和角度的不同，其作用在人脸上所产生的性质不同的反射，造成不同区域的阴影[6]；（6）场景较复杂，人脸的位置预先不知道等因素会使人脸检测问题变得更为复杂。
基于Adaboost算法的人脸检测研究共3篇
基于Adaboost算法的人脸检测研究共3篇基于Adaboost算法的人脸检测研究1随着计算机视觉技术的不断发展，人脸检测在许多领域的应用越来越广泛，例如人脸识别、视频监控、安全门禁等。
其中，基于Adaboost算法的人脸检测技术尤为受到关注。
本文旨在介绍基于Adaboost算法的人脸检测研究。
一、Adaboost算法原理Adaboost算法是一种集成学习方法，它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高分类效果。
在Adaboost算法中，每个弱分类器都是一个简单的分类器，如决策树、SVM、神经网络等。
每个弱分类器都只能对某个特定的子集进行正确分类，因此，需要将多个弱分类器进行组合来提高分类效果。
Adaboost算法中，每个弱分类器都被赋予不同的权重，以使得对误分类的样本进行更多的关注。
在分类的过程中，每个弱分类器利用多个特征变量来进行分类决策，这些特征变量可以是人脸区域内的颜色、纹理、边缘等特征。
在训练阶段，Adaboost算法通过迭代的方式来加强弱分类器。
二、基于Adaboost算法的人脸检测基于Adaboost算法的人脸检测技术要想有效，需要满足两个条件：第一，需要收集大量的人脸图像，以便用于训练分类器；第二，需要设计有效的特征向量，以便用于描述图像中的人脸。
（一）数据集的准备数据集的准备是基于Adaboost算法的人脸检测技术中的一个重要步骤。
数据集需要包含大量的人脸图像，这些图像要尽可能的广泛和多样化。
在数据集的准备过程中，需要注意到以下几点：1.数据的采集过程应该避免实验室环境下的拍摄，而是应该呈现真实生活中的场景和多样性。
2.数据应尽可能地包含更多可能的变化：人脸姿势的变化、面部表情的变化、光照条件的变化等。
3.对于数据集中的人脸图像，需要对其进行标记，通常是通过矩形框把人脸框住。
（二）特征提取在基于Adaboost算法的人脸检测中，特征提取是至关重要的步骤。
特征向量应该用于描述图像中的人脸，使得分类器能够区分人脸和非人脸区域。
基于Adaboost算法的红外图像中人脸自动检测方法的研究
１ 引 言
作 为物 体检 测与 跟 踪 问题 的一 个特 例 ，人
之一。 统计学 习方法在许多经典 问题上都有成 功 的应 用，人 脸检测 就是 其 中一例 。本文 用 Ｖｏ ｉａ ｌ 等人 ［ 提 出的一 种基于 Ｈ ａ 型特征 的 Ａ ａ ｏｓ ］ ａｒ ｄｂ ｏｔ
脸 检测 长期 以来 备 受关 注 。无 论是 从 理 论研 究 还是 从实际应用 的角度来看 ， 人脸检 测都是 一个
颇具 吸 引力 的课 题 。 脸 检 测 问 题 的长 久 生 命 力 人
算 法学 习瀑布 型正 面人 脸 检测 器 ，并 且 成 功地
将其 应用 在 了红外 图 像 的人脸 检测 中。这 不但
在很大 程度上源于其 自身 的难度 。 近年 来 ， 统计 学 习方法 逐渐 成 为模式 识别 领域 中的主 流技 术
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《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》范文
《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人脸检测技术已成为计算机视觉领域中一项重要的研究课题。
Adaboost算法作为一种有效的机器学习方法，在人脸检测领域得到了广泛的应用。
本文旨在研究基于Adaboost算法的人脸检测技术，并探讨其实现方法。
二、Adaboost算法概述Adaboost（Adaptive Boosting）是一种自适应的集成学习方法，通过训练多个弱分类器并将其组合成一个强分类器来实现分类。
在人脸检测中，Adaboost算法通过训练一系列的强分类器来检测图像中的人脸。
每个强分类器都是基于特征级联的方法进行构建的，即通过将多个特征组合成一个分类器来提高检测精度。
三、人脸检测技术研究人脸检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，其主要目的是在图像或视频中准确地检测出人脸的位置和大小。
基于Adaboost算法的人脸检测技术，主要通过训练多个弱分类器来构建强分类器，并通过特征级联的方法提高检测精度。
此外，该技术还可以通过调整算法参数和特征选择等方法来优化检测性能。
四、基于Adaboost的人脸检测算法实现基于Adaboost算法的人脸检测算法实现主要包括以下几个步骤：1. 特征提取：从训练样本中提取出多种特征，如颜色、形状、纹理等。
2. 弱分类器训练：使用Adaboost算法训练多个弱分类器，每个弱分类器只针对一种特征进行分类。
3. 强分类器构建：将多个弱分类器组合成一个强分类器，通过投票或加权的方式将多个弱分类器的结果进行整合。
4. 特征级联：将多个强分类器进行级联，形成一个多层次的人脸检测系统。
每个层次都负责检测不同的特征，并通过逐步筛选的方式提高检测精度。
5. 检测与优化：使用训练好的模型对图像进行人脸检测，并根据实际需求进行参数调整和优化。
五、实验与分析为了验证基于Adaboost算法的人脸检测算法的性能，我们进行了多组实验。
实验结果表明，该算法在人脸检测方面具有较高的准确性和实时性。
基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究与实现
基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究与实现张宁;李娜【摘要】人脸检测是人脸识别技术的基础,首先提出人脸检测系统的构成,分析Adaboost算法对图像进行人脸检测的基本原理.根据Adaboost算法形成了简单的矩形特征作为人脸特征,即Haarlike特征,然后由多个Haarlike特征相当于一个弱分类器,由多个弱分类器级联成为一个强的分类器,并将级联分类器用于动态人脸检测中,从截取的每一帧图像中进行检浏.经过实验验证,采用这种方法和步骤进行人脸检测达到了比较好的精度和速度,为接下来的人脸识别提供了前提条件.%Face detection is the basis of face recognition. The structure of the face detection system is introduced and the basic principles of Adaboost algorithm is analyzed inthis paper. Based on Adaboost algorithm, a simple rectangular feature is formed as a facial feature, whch is Haar-like features.A weak classifier is formed by a number of Haar-Iike features, and multiple weak classifiers are cascaded into a strong classifier. The cascade classifier is used in dynamic face detection to detect faces captured from each frame image. Experimental results show that this method and process of face detection can achieve a relarively good accuracy and high speed, and provide preconditions for the next face recognition.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)014【总页数】3页(P4-6)【关键词】人脸检测;Adaboost算法;级联分类器;矩形特征【作者】张宁;李娜【作者单位】华北电力大学电子与通信工程系,河北,保定,071003;保定职业技术学院基础科学部,河北,保定,071003【正文语种】中文【中图分类】TN391-34人脸检测和识别技术是机器视觉与模式识别领域最有挑战性的研究课题之一，它是一个涉及到模式识别、计算机视觉、自然语言理解、图像处理等多门学科的综合课题。
毕业论文设计 人脸检测
基于adaboost的人脸检测算法研究与实现学院计算机学院专业计算机科学与技术班级04010104学号2010040101130姓名何明阳指导教师郭威负责教师航空航天大学2012年6月摘要在信息技术与Internet高速发展的今天，如何借助先进的科学技术和科学的管理方法，提高获取所需信息及处理信息的效率，是企业急待解决的一个问题。
而网络办公自动化系统以其精确的处理业务流程和高效的收集相关信息的特征，获得地方企业及单位的青睐。
为此本文尝试立足于该需求来设计和实现一个OA系统。
本文在对J2EE标准下的架构进行分析与研究的基础上，以某企业单位办公自动化系统为对象，提出了以Struts, Spring, Hibernate为架构的设想，来设计、搭建和实现该系统。
系统的主要功能有：个人办公桌面功能、日常管理功能、考勤管理功能、计划制定功能、审核管理功能、员工管理功能、通讯管理功能等7个功能。
首先，本文对系统的SSH架构所采用的关键技术进行介绍和分析，并提出分层概念，将系统页面的呈现、系统的业务逻辑、数据的持久化剥离出来，形成独立的模块，以此来实现系统的解藕，优化系统的可扩展性。
其次，在设计系统的过程中运用UML设计模式即利用用例图、时序图、类图、活动图等方式来分析和建立系统模型，该模型结合企业行政化办公的特点，并根据分层的概念将模型按层次的需求来建立。
最后，根据模型来实现该系统。
通过Spring的IoC依赖注入功能来实现系统分层后各层之间上下文的连接，利用Struts技术来实现MVC模式，使用Hibernate框架来控制数据访问。
通过测试，该系统安全稳定，最大化地满足了企业的日常需求，为企业的稳健发展提供了一个良好的平台。
关键词：办公自动化管理、SSH框架、考勤管理、审核管理。
Based on SSH framework of Office AutomationSystem’s Research and ImplementationAbstractToday in the rapid development of information technology and Internet, it is an emergency problem to be solved for the enterprise that how to use advanced science and technology and scientific management methods to improve the efficiency of obtaining the required information and processing information. However, Network Office Automation System gain Local businesses and some units favor because of its precise processes of handling business and the efficient collection of relevance information. So this article will attempt to design and implement an OA system based on the proposed requirements.In this paper, author put forward an idea with Struts-Spring-Hibernate as the framework to design, build and implement the system, based on the analysis and research of the framework with J2EE as the standard ;and the object that the Network Office Automation System of one department of an enterprise. The system’s main functions are :Personal office desktop function, daily management function, the attendance management function, plan review management function, audit management function, the staff management function, communication management functions and so on .First of all, this paper introduces and analyzes the key technology used in the system’s SSH framework, and proposes the conception of Stratification. It separates the presentation of the system’s page, related to business logic and data persistence from the whole to form the independent modules, then to achieve the system’s decoupling and the optimization of scalability .Secondly, during the process of designing the system, it usessoftware design module UML, such as use Case Diagram, Sequence Diagram, Class Diagram, Activity Diagram, to analyze and build the system module’s building is combined with the character of enterprise ‘s administrative office, according to conception of stratification .At last, it achieves this system according to the module. After stratifying the system, the connection of each layer is realized by the IoC dependency injection capabilities of Spring. It uses Struts to realize MVC module, and Hibernate framework to control the data access.Through the test, this system security and stability, maximize to meet the daily needs of the enterprise, for enterprise’s steady development provides a good platform.Keywords: Office automation,SSH framework,attendance management、audit management.目录1绪论11.1研究的背景和意义 (1)1.2办公自动化的国外发展现状及未来的发展 (1)1.3研究容 (3)1.4 ..................................................................................................................................... 论文结构42 SSH架构介绍52.1 Struts简介 (6)2.1.1 Struts的体系结构 62.1.2 Struts的核心组件及请求处理流程62.2 Spring简介 (8)2.2.1 Spring框架结构82.2.2 Spring的核心思想92.2.3 Spring在SSH架构中的作用102.3 Hibernate简介 (10)2.3.1 Hibernate的理论基础102.3.2 Hibernate对实体对象关联关系的映射112.3.3 Hibernate在SSH架构中的作用123 OA系统的需求分析与总体设计133.1 OA系统的需求分析 (13)3.2 OA系统功能模块建模 (15)3.2.1系统用例图 153.2.2查询待审核任务时序图163.3 OA系统的总体设计 (18)3.3.1系统框架总体设计183.3.2系统数据库设计214 OA系统的实现264.1搭建系统平台 (26)4.2审核管理模块的实现 (26)4.2.1审核管理表示层的实现274.2.2审核管理业务层的实现294.2.3审核管理持久层的实现304.3审核管理模块的实现展示 (31)5总结33参考文献34致谢361 绪论1.1研究的背景和意义随着计算机科学技术的不断发展,人脸检测技术在生活办公方面的应用不断增多。
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北京大学本科生毕业论文基于AdaBoost 算法的人脸检测Face Detection Based on AdaBoost*****学号：********院系：物理学院物理学系指导老师：查红彬教授导师单位：视觉与听觉信息处理国家重点实验室信息科学技术学院智能科学系北京大学本科生毕业论文二○○五年六月摘要 Abstract人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。
人脸检测的应用领域相当广泛，是实现机器智能化的重要步骤之一。
AdaBoost 算法是1995 年提出的一种快速人脸检测算法，是人脸检测领域里程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。
本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况，第三章对一些人脸检测的经典方法进行了说明。
第四章讲述了AdaBoost 算法的发展历史。
从PCA 学习模型到弱学习和强学习相互关系的论证，再到Boosting 算法的最终提出，阐述了Ada ptive Boost ing 算法的发展脉络。
第五章对影响AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面：矩形特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。
第六章给出了AdaBoost 的算法，并深入探讨了其中的一些关键问题——弱学习器的构造、选取等问题。
最后一章，用编写的实现了AdaBoost 算法的FáDèt程序，给出了相应的人脸检测实验结果，并和Viola 等人的结果做了比较。
关键词KeywordsAdaBoost 方法、人脸检测、Boosting 方法、PCA 学习模型、弱学习A-腺嘌呤、T 胸腺嘧啶、G-鸟嘌呤、C-胞嘧啶、1和0开拓智能研究的伟大先驱者们This dissertation is dedicated toA, T, G, C, 1 and 0, the building blocks of intelligence.andto the pioneers uncovering the foundations of intelligence.正文目录 Contents摘要ABSTRACT................................................................................II正文目录 CONTENTS........................................................................ IV图目录LIST OF FIGURES...............................................................VII表目录LIST OF TABLES (VIII)1人脸检测 (1)1.1概念............................................................................................11.2难点与展望..................................................................................2 1.3人脸检测方法的性能评测 (4)1.3.1人脸图像数据库...............................................................................................41.3.2性能评测 (6)2检测方法分类...................................................................................82.1基于知识的方法...........................................................................82.2特征不变量方法...........................................................................92.3模板匹配的方法 (10)2.4基于表象的方法 (11)3经典方法概述 (12)3.1神经网络N EURALN ETWORK (12)3.2特征脸E IGENFACE (13)3.3基于样本学习方法E XAMPLE-B ASEDM ETHODS (14)3.4支持向量机S UPPORT V ECTOR M ACHINE(SVM) (15)3.5隐马尔科夫模型H IDDEN M ARKOV M ODEL(HMM) (15)4ADABOOST 方法概述 (16)4.1引言 (1)64.2PAC 学习模型 (16)4.2.1概述 (16)4.2.2数学描述 (17)4.3弱学习与强学习..........................................................................18 4.4B OOSTING 方法 (19)5矩形特征与积分图..........................................................................205.1引言.........................................................................................205.2矩形特征R ECTANGLE F EATURE..................................................205.2.1概述 (20)5.2.2特征模版 (21)5.2.3检测器内特征总数 (22)5.2.3.1子窗口内的条件矩形 (22)5.2.3.2条件矩形的数量 (23)5.2.3.3子窗口的特征矩形数量............................................................................ 235.2.3.4结果 (24)5.3积分图I NTEGRAL I MAGE............................................................255.3.1概念 (25)5.3.2利用积分图计算矩形特征值 (27)5.3.2.1图像区域的积分图计算 (27)5.3.2.2矩形特征的特征值计算 (28)6ADABOOST 训练算法...................................................................306.1训练基本算法.............................................................................306.1.1基本算法描述 (30)6.1.2基本算法流程图 (32)6.2弱分类器W EAK C LASSIFER........................................................336.2.1特征值f(x) (33)阈值q、方向指示符p (38)6.2.26.2.3弱分类器的训练及选取 (38)6.3强分类器S TRONGC LASSIFIER (40)6.3.1构成 (40)6.3.2错误率上限...................................................................................................407程序实现及结果..............................................................................437.1样本集......................................................................................437.2训练难点及优化 (44)7.2.1计算成本 (44)7.2.2减少矩形特征的数量 (44)7.2.3样本预处理....................................................................................................457.3检测结果.. (46)7.3.1检测器...........................................................................................................467.3.2实验结果 (47)7.3.2.1实验对比 (47)7.3.2.2更多实验结果........................................................................................ 497.3.3结论 (53)致谢ACKNOWLEDGMENTS........................................................... 54参考文献REFERENCES . (54)Ver 0.76 图目录 List of Figures图1人脸分析流程 (2)图2人脸的遮挡、不同表情、图像的质量、旋转等等都会影响人脸检测 (3)图3典型的正面人脸图像数据库中的人脸图像 (5)图4左侧为测试图像，右侧为检测结果。
不同的标准会导致不同的检测结果。
................................................................................................................................6图5基于知识的人脸检测方法抽象出人脸的基本特征规则 (9)图6一种人脸检测模板：这个模板由16 个区域（图中灰色部分）和23 种区域关系（用箭头表示）组成 (10)图7R OWLEY 的带有图像预处理的神经网络系统 (13)图8人脸高斯簇和非人脸高斯簇 (14)图9矩形特征在人脸上的特征匹配。