1、人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理 ， 即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小 。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富 ， 如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等 。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來 ， 并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè) 。【人臉識(shí)別具體識(shí)別的是什么 人臉識(shí)別具體識(shí)別的是什么】
2、主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法 ， Adaboost算法是一種用來分類的方法 ， 它把一些比較弱的分類方法合在一起 ， 組合出新的很強(qiáng)的分類方法 。
3、人臉檢測(cè)過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器) ， 按照加權(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器 ， 再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器 ， 有效地提高分類器的檢測(cè)速度 。
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