基于adaboost算法的人脸检测，简单实现了人脸检测的功能，但是延迟比较大，不能实现实时性，利用matlab来实现，程序比较简单，便于初学者学习

毕业设计基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测系统源码+使用说明.zip已获导师指导并通过的高分项目。 毕业设计基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测系统源码+使用说明.zip已获导师指导并通过的高分项目。 毕业设计基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测系统源码+使用说明.zip已获导师指导并通过的高分项目。 毕业设计基于Haar特征与AdaBo ======================================== 训练样本： MIT人脸数据库 样本尺寸：20*20px 样本个数：5971个样本，其中人脸样本为2429个 faces文件夹 包含人脸样本 nonfaces文件夹 包含非人脸样本 ======================================== 测试样本： 加州理工大学 人脸数据库 样本尺寸：896*592px 包含450个样本 faces_test文件夹 （程序剔除了部分非人脸样本，实际检测样本数约为440个） ========================================

毕业设计的文献综述“Adaboost是一种自适应的boosting算法，该算法利用大量的分类能力一般的简单（弱）分类器(Basic Classifier)通过一定的方法叠加(Boost)起来，构成一个分类能力很强的强分类器(Strong Classifier)。其基本思想是：当分类器对某些样本正确分类时，则减少这些样本的权值；当错误分类时，则增加这些样本的权值，让学习算法在后续的学习中集中对比较难的训练样本进行学习，最终得到一个识别率理想的分类器。该算法的人脸检测对于单人脸正面图像的检测效果较好,误检率也比较低。然而AdaBoost算法采用顺序前进法搜索策略，尽管每次迭代选择的弱分类器是局部最优，但最终构成强分类器的弱分类器及其系数并不是最优。而且对于侧面及多人脸图像检测正确率不高。

基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现

数字图像课程设计，其中包括论文和源程序，自己用MFC写了一个简单的界面，算法是基于Adaboost的

这篇论文讲述了基于haar特征的adaboost算法，具体介绍实现人脸检测的过程

Adaboost算法的人脸检测(有论文)_人脸识别_OPENCV_C++

毕业设计论文范文源码 Face-Detection 本科毕业设计 基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现 ======================================== 本项目源代码遵循GPL授权许可，你可以修改并免费使用，但请保留本项目作者信息，谢谢。 论文引用格式（文章为本科毕业论文）： 贾震. 基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测研究与实现[D]. 曲阜师范大学, 2016. ------博客地址------ Coding Home - 漂流瓶jz CSDN博客 新浪博客 ======================================== main.m 为主函数 里面包含训练和检测的主要操作说明和用法。 ======================================== 实验过程： 实验结果; ======================================== 训练样本： MIT人脸数据库 样本尺寸：20*20px 样本个数：5971个样本，其中人脸样本为2429个 faces文件夹 包含人脸

为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时，不能够快速准确的进行人脸检测的问题，本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理，排除样本图像的复杂背景和人体非肤色区域，简化后续的人脸检测工作。然后对AdaBoost算法的弱分类器使用双阈值判决方法，以减少弱分类器个数，提升训练速度；改进权值更新规则，防止训练过程中出现过分配现象。最后对基于肤色分割得到的区域图像利用改进后的Adaboost算法进行最后的精确人脸检测。仿真试验表明，两种算法结合后在训练速度上提升，在检测速度和检测率上有明显提高。

用C语言实现的基于adaboost算法的人脸检测程序及人脸库 用C语言实现的基于adaboost算法的人脸检测程序及人脸库