AdaBoost算法在人脸的应用例子

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基于adaboost算法的人脸检测

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❖ 对于每个特征 f,计算所有训练样本的特征值，并将其排序。通过扫描一遍排好序的特征值，可以为这个特征确定一个最优的阈值，从而训练成一个弱分类器。具体来说，对排好序的表中的每个元素，计算下面四个值:
1)全部人脸样本的权重的和 T ; 2) 全部非人脸样本的权重的和 T ； 3) 在此元素之前的人脸样本的权重的和 S ； 4) 在此元素之前的非人脸样本的权重的和 S ；
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级联分类器的检测示意图如下图:
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训练L层级联分类器的步骤如下:
❖
（1）训练第i层强分类器
H
(x)
i
;
❖ （2）保存强分类器 H i(x)的参数,即各弱分类器的
参数、强分类器的阈值以及被 H 误i(x) 判为人脸的
非人脸样本；
❖ （3）补充非人脸样本集，组合前i层强分类器对候选非人脸样本进行检测，将被误判为人脸的非人脸样本加入到样本集中（人脸样本不更新）；
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满足（s,t）条件的矩形的数量计算
❖ 对于 mn子窗口,我们只需要确定了矩形左上顶
点和右下顶点，即可以确定一个矩形;如果这个矩形必须满足下面两个条件（称为（s,t）条件）: （1）x方向边长能被自然数s整除。（2）y方向边长能被自然数t整除。满足（s,t）条定左上角位置，则左上角可以选择的位置范围为:
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级联分类器
❖ 单独一个AdaBoost分类器即使很强,在误检率和检测时间上根本满足不了真正的实时人脸检测系统的需要。采用级联检测策略能很好地解决这个问题。Adaboost算法引入了一种瀑布型的分类器--级联分类器。
❖ 在级联分类器中，每一个待检测窗口只有通过了当前层的强分类器（AdaBoost分类器）才能进入下一层。这样大量的待检测窗口只需要最初几层简单的判断就可以被迅速淘汰，使得平均检测成本大大降低。多层级联结构中，每一层的强分类器都是由AdaBoost算法训练来的。

《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。

人脸检测中AdaBoost算法详解

⼈脸检测中AdaBoost算法详解⼈脸检测中的AdaBoost算法，供⼤家参考，具体内容如下第⼀章：引⾔2017.7.31。

英国测试⼈脸识别技术，不需要排队购票就能刷脸进站。

据BBC新闻报道，这项英国政府铁路安全标准委员会资助的新技术，由布⾥斯托机器⼈实验室(Bristol Robotics Laboratory) 负责开发。

这个报道可能意味着我们将来的⽣活⽅式。

虽然⼈脸识别技术已经研究了很多年了，⽐较成熟了，但是还远远不够，我们以后的⽬标是通过识别⾯部表情来获得⼈类⼼理想法。

长期以来，计算机就好像⼀个盲⼈，需要被动地接受由键盘、⽂件输⼊的信息，⽽不能主动从这个世界获取信息并⾃主处理。

⼈们为了让计算机看到这个世界并主动从这个世界寻找信息，发展了机器视觉；为了让计算机⾃主处理和判断所得到的信息，发展了⼈⼯智能科学。

⼈们梦想，终有⼀天，⼈机之间的交流可以像⼈与⼈之间的交流⼀样畅通和友好。

⽽这些技术实现的基础是在⼈脸检测上实现的，下⾯是我通过学习基于 AdaBoost 算法的⼈脸检测，赵楠的论⽂的学习⼼得。

第⼆章：关于Adaptive BoostingAdaBoost 全称为Adaptive Boosting。

Adaptively，即适应地，该⽅法根据弱学习的结果反馈适应地调整假设的错误率，所以Adaboost不需要预先知道假设的错误率下限。

Boosting意思为提升、加强，现在⼀般指将弱学习提升为强学习的⼀类算法。

实质上，AdaBoost算法是通过机器学习，将弱学习提升为强学习的⼀类算法的最典型代表。

第三章：AdaBoost算法检测⼈脸的过程先上⼀张完整的流程图，下⾯我将对着这张图作我的学习分享：1.术语名词解析：弱学习，强学习：随机猜测⼀个是或否的问题，将会有50%的正确率。

如果⼀个假设能够稍微地提⾼猜测正确的概率，那么这个假设就是弱学习算法，得到这个算法的过程称为弱学习。

可以使⽤半⾃动化的⽅法为好⼏个任务构造弱学习算法，构造过程需要数量巨⼤的假设集合，这个假设集合是基于某些简单规则的组合和对样本集的性能评估⽽⽣成的。

《基于Adaboost的人脸检测技术研究》

《基于Adaboost的人脸检测技术研究》一、引言人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用广泛，包括安全监控、人机交互、智能视频分析等。

随着深度学习和机器学习技术的快速发展，人脸检测的准确率和效率得到了显著提升。

Adaboost算法作为机器学习领域的一种重要方法，其在人脸检测方面的应用受到了广泛关注。

本文旨在研究基于Adaboost的人脸检测技术，并探讨其技术原理、实现方法及性能评估。

二、Adaboost算法概述Adaboost（Adaptive Boosting）是一种自适应的集成学习算法，其基本思想是将多个弱分类器组合成一个强分类器。

Adaboost算法通过不断调整样本权重，训练出多个弱分类器，并将这些弱分类器按照一定的权重进行加权组合，从而得到一个强分类器。

Adaboost算法在处理人脸检测等复杂问题时具有较高的准确性和稳定性。

三、基于Adaboost的人脸检测技术基于Adaboost的人脸检测技术主要利用Adaboost算法和特征提取技术，如Haar特征、LBP特征等，从图像中提取出人脸特征并进行分类。

具体实现步骤如下：1. 特征提取：利用Haar特征、LBP特征等算法从图像中提取出人脸特征。

2. 训练弱分类器：使用Adaboost算法对提取出的特征进行训练，得到多个弱分类器。

3. 组合强分类器：将多个弱分类器按照一定的权重进行加权组合，得到一个强分类器。

4. 人脸检测：利用强分类器对图像进行扫描，当检测到符合人脸特征的区域时，即认为检测到人脸。

四、实验与分析本文采用OpenCV库中的Adaboost人脸检测算法进行实验。

实验数据集包括公开的人脸数据库和非人脸数据库。

通过调整算法参数和优化模型，我们对算法的性能进行了评估。

实验结果表明，基于Adaboost的人脸检测算法在处理不同光照、姿态和表情条件下的人脸时具有较高的准确性和稳定性。

同时，通过与其他人脸检测算法进行比较，本文所提算法在性能上具有明显的优势。

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算法的人脸检测——赵楠北京大学

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。

一种改进的AdaBoost算法在人脸检测系统中的应用

图像搜索检测。而级联的级数则依赖于系统对错误率和识别速
度的要求
ｄ）７（），）ｆ＝， ≠（（｛
则Ｔ个ＳＭ弱分类器对Ｎ个样本进行分类的多样性可以Ｖ
用式（）表示。２来
生了一种识别率高、泛化能力好的强分类器，中称之为ＧＡＡａｏｓ算法。该算法首先训练多个支持向量机作为弱分文 — ｄＢｏｔ
类器，然后用Ａａｏｓ算法将多个弱分类器组合成一个强分类器，ｄＢｏｔ在组合的同时采用遗传算法对各弱分类器的权值进行全局寻优。最后，过试验与传统Ａａｏｓ进行对比，明了该算法具有识别率高和速度快的优越性。通ｄＢｏｔ表
０Ｏ２。
个较大的值，据弱分类器所要达到的精度，步长递减８同根按，
ｃｌｓｆｒ．ｎｔｅｎｓｓａｓｉｅｓａｄｈｕｅＡｄａｉＢｏｏｔｌｉｍｏｍｂｄｙｔｅｗｅａｓｉｅｓｎｏｔｇａｓｆ，ｉｕｉｇｅｎｔａｇ－ｓａｇｏｒｈｔｅｏｈａｋｃｌｓｆｒｉｔａｓｒｃｌｓｉｅｒｔｉｏｎｉｗｈｌｓｎｇｅｉｌｏｅｃｒｈｉｍｔｏｉｉｅｔｏｐｔｚｗｅｉｔｏｗｅｋｌｓｆｒｆｇｌａｌｍｇｈｓｆａｃａｓｉｅｓｏｒｏｂｏｐｉｉａｉｎＥｐｅｉｅｔｌｒｓｔｉｔｚｔｘｒｎａｅｕｌｍｏｍｄｅｏｓｒｔｓｈｔｍｎｔａｅｔａＧＡ — ＡｄａｏｓＢｏｔａｈｉｖｔｎｒｌｔｐｆｍａｃｅａｎｇｈｒｉｎｉｃｔｒｔｈｎｔｉｔｇＡｄａｏｓｅｈｄｓｃｅｅｄｂｅｔｇｅｅａｉｉｅｒｚａｏｎｅｒｏｒｎｄｈｉｅｄｅｔｉａｉｆｏｎａｅｔａｈｅｅｘｓｉｎＢｏｔｍｔｏＫｅｗｏｄｆｅｄｅｅｃｉｎ．ａｃａｅｌｓｉｅ，ｙｒｓ：ａｃｔｔｃｓｄｃａｓｆｒＳＶＭ，ｎｉａｇｉｏｉｇｅｅｔｃｌｏｒｈｍ，ｅｏｇｎｔｒｔｔｒｃｉｏｎａｅｉ

基于PCA_AdaBoost算法的人脸识别技术

2.2 AdaBoost 的理论分析
图 1 “特征脸” 图像
图 1 中，左边为 ORL 库取 200 幅图像作为训练样本时重建的特征脸图像；右边为 FERET 库得到的结果分别取第 1、 2、 3、 4、 5、 10、 30、 80、 130、 180 个特征向量。
对神经网络分类器来说，采用集 Hansen 和 Salamon[7]证明，成方法能够有效地提高系统的泛化能力。在单个神经网络分类器的错误率低于 1/2，并且各个网络之间错误不相关时，集成分类器的错误率随 N 的增大而单调递减，并且神经网络集成中的网络数目越多，集成的精度越高。当 N 趋向于无穷时，集成的错误率趋向于 0。Krogh 和 Vedelsby 给出了分类器集成泛化误差计算公式。若集成是高度偏向（biased ）的，即对于相同的输入，集成中所有分类器都给出相同或者相近的输出，此时集成的差异度接近 0，其泛化误差接近于各网络泛化误差的加权平均。反之，若集成中各个分类器是相互独立的，则集成的差异度较大，其泛化误差将远小于各分类器泛化误差的加权平均。因此，要增强神经分类器集成的泛化能力，就应该尽可能地使集成中各个分类器的误差互不相关。在实际应用中，由于各个独立的分类器并不能保证错误不相关，分类器集成的效果与理想值相比有一定的差距，但是提高泛化能力的作用仍然相当明显。
也就是在 y = W x 的正交变换后使得总体散度矩阵 S t = 即各个样本分离得尽量远，将样本的方差尽 W St W 的积最大，量保留下来，和原样本的均方误差尽量小，可以证明求得 W = （u1， …，）就是对应于矩阵 St 的前 L 个最大的特征值的特 u2， uL 征向量[5]。即 W = （u1， …，）的各列向量是下面特征方程的 u2， uL 解： St ui =λt ui 。显然，变换后的 S t =W St W 是一个对角阵，对角线上的元

《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。

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Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。

其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。

将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。

使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据特征，并将关键放在关键的训练数据上面。

目前，对Adaboost算法的研究以及应用大多集中于分类问题，同时近年也出现了一些在回归问题上的应用。

就其应用Adaboost系列主要解决了: 两类问题、多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题，回归问题。

它用全部的训练样本进行学习。

该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。

整个过程如下所示：1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器；2. 将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器；3. 将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器；4. 最终经过提升的强分类器。

即某个数据被分为哪一类要通过，……的多数表决。

2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)算法对于boosting算法，存在两个问题：1. 如何调整训练集，使得在训练集上训练的弱分类器得以进行；2. 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强分类器。

针对以上两个问题，adaboost算法进行了调整：1. 使用加权后选取的训练数据代替随机选取的训练样本，这样将训练的焦点集中在比较难分的训练数据样本上；2. 将弱分类器联合起来，使用加权的投票机制代替平均投票机制。

让分类效果好的弱分类器具有较大的权重，而分类效果差的分类器具有较小的权重。

Adaboost算法是Freund和Schapire根据在线分配算法提出的，他们详细分析了Adaboost 算法错误率的上界，以及为了使强分类器达到错误率，算法所需要的最多迭代次数等相关问题。

与Boosting算法不同的是，adaboost算法不需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度，这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。

Adaboost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。

开始时，每个样本对应的权重是相同的，即其中n 为样本个数，在此样本分布下训练出一弱分类器。

对于分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被突出出来，从而得到一个新的样本分布。

在新的样本分布下，再次对弱分类器进行训练，得到弱分类器。

依次类推，经过T 次循环，得到T 个弱分类器，把这T 个弱分类器按一定的权重叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。

Adaboost算法的具体步骤如下：1. 给定训练样本集，其中分别对应于正例样本和负例样本；为训练的最大循环次数；2. 初始化样本权重，即为训练样本的初始概率分布；3. 第一次迭代：(1) 训练样本的概率分布下，训练弱分类器：(2) 计算弱分类器的错误率：(3) 选取，使得最小(4) 更新样本权重：(5) 最终得到的强分类器：Adaboost算法是经过调整的Boosting算法，其能够对弱学习得到的弱分类器的错误进行适应性调整。

上述算法中迭代了次的主循环，每一次循环根据当前的权重分布对样本x定一个分布P，然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一个错误率为的弱分类器，对于这个算法定义的弱学习算法，对所有的，都有，而这个错误率的上限并不需要事先知道，实际上。

每一次迭代，都要对权重进行更新。

更新的规则是：减小弱分类器分类效果较好的数据的概率，增大弱分类器分类效果较差的数据的概率。

最终的分类器是个弱分类器的加权平均。

最开始的时候，每个样本对应的权重是相同的，在此样本分布下训练出一个基本分类器h1(x)。

对于h1(x)错分的样本，则增加其对应样本的权重；而对于正确分类的样本，则降低其权重。

这样可以使得错分的样本突出出来，并得到一个新的样本分布。

同时，根据错分的情况赋予h1(x)一个权重，表示该基本分类器的重要程度，错分得越少权重越大。

在新的样本分布下，再次对基本分类器进行训练，得到基本分类器h2(x)及其权重。

依次类推，经过T次这样的循环，就得到了T个基本分类器，以及T个对应的权重。

最后把这T个基本分类器按一定权重累加起来，就得到了最终所期望的强分类器。

AdaBoost算法的具体描述如下：假定X表示样本空间，Y表示样本类别标识集合，假设是二值分类问题，这里限定Y={-1,+1}。

令S={(X i,y i)|i=1,2,…,m}为样本训练集，其中X i∈X，y i∈Y。

①始化m个样本的权值，假设样本分布D t为均匀分布：D t(i)=1/m，D t(i)表示在第t轮迭代中赋给样本(x i,y i)的权值。

②令T表示迭代的次数。

③For t=1 to T do根据样本分布D t，通过对训练集S进行抽样（有回放）产生训练集S t。

在训练集S t上训练分类器h t。

用分类器h t对原训练集S中的所有样本分类。

得到本轮的分类器h t：X →Y，并且有误差εt=Pr i-Di[h t(x i) ≠y i]。

令αt=（1/2）ln[(1-εt)/ εt]。

更新每个样本的权值，其中，Z t是一个正规因子，用来确保Σi D t+1(i)=1。

end for④最终的预测输出为：AdaBoost人脸检测原理对人脸检测的研究最初可以追溯到20 世纪70 年代，早期的研究主要致力于模板匹配、子空间方法，变形模板匹配等。

近期人脸检测的研究主要集中在基于数据驱动的学习方法，如统计模型方法，神经网络学习方法，统计知识理论和支持向量机方法，基于马尔可夫随机域的方法，以及基于肤色的人脸检测。

目前在实际中应用的人脸检测方法多为基于Adaboost 学习算法的方法。

Viola人脸检测方法是一种基于积分图、级联检测器和AdaBoost 算法的方法，方法框架可以分为以下三大部分:第一部分，使用Harr-like特征表示人脸，使用“ 积分图”实现特征数值的快速计算;第二部分，使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征( 弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器;第三部分，将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度。

Adaboost 算法是一种用来分类的方法，它的基本原理就是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。

它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

例如下图中需要用一些线段把红色的球与深蓝色的球分开，然而如果仅仅画一条线的话，是分不开的。

a b c d使用Adaboost算法来进行划分的话，先画出一条错误率最小的线段如图1 ，但是左下脚的深蓝色球被错误划分到红色区域，因此加重被错误球的权重，再下一次划分时，将更加考虑那些权重大的球，如c 所示，最终得到了一个准确的划分，如下图所示。

人脸检测的目的就是从图片中找出所有包含人脸的子窗口，将人脸的子窗口与非人脸的子窗口分开。

大致步骤如下：(1)在一个20*20 的图片提取一些简单的特征（称为Harr特征），如下图所示。

它的计算方法就是将白色区域内的像素和减去黑色区域，因此在人脸与非人脸图片的相同位置上，值的大小是不一样的，这些特征可以用来区分人脸和分人脸。

(2)目前的方法是使用数千张切割好的人脸图片，和上万张背景图片作为训练样本。

训练图片一般归一化到20*20 的大小。

在这样大小的图片中，可供使用的haar 特征数在1 万个左右，然后通过机器学习算法—adaboost 算法挑选数千个有效的haar 特征来组成人脸检测器。

(3)学习算法训练出一个人脸检测器后，便可以在各个场合使用了。

使用时，将图像按比例依次缩放，然后在缩放后的图片的20*20 的子窗口依次判别是人脸还是非人脸。

人脸检测的流程人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。

目前人脸检测技术在门禁系统、智能监控系统中已得到了很好的应用。

另外，目前的笔记本电脑中也陆续开始使用人脸识别技术作为计算机登录的凭证。

近年来，在数码相机和手机中也集成了人脸检测算法，作为一个新的功能提供用户使用。

在这些应用中，人脸检测都是发挥着至关重要的作用关于人脸检测中的Haar特征提取在人脸识别中的应用基于Haar特征的分类器，每个Haar特征对应看一个弱分类器，如何从大量Haar特征中挑选最优的Haar特征并制作成分类器，是AdaBoost算法训练过程要解决的问题。

Paul Viola和Michael Jones于2001年将Adaboost算法应用于人脸检测中,其基本思想是针对不同的训练集训练同一个分类器（弱分类器），然后把这些不同训练集上的得到的分类器联合起来，构成一个最终的强分类器。

Adaboost 算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。

开始时，每个样本对应的权重是相同的，对于h1 分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被突出出来，从而得到一个新的样本分布U2 。

在新的样本分布下，再次对弱分类器进行训练，得到弱分类器h2 。