人脸识别正蓬勃兴起，全面分析深度学习的世纪晟人脸识别技术（三）
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人脸识别正蓬勃兴起，全面分析深度学习的世纪晟人脸识别技术（三）
建议：论坛技术贴人脸识别正蓬勃兴起，全面分析深度学习的世纪晟人脸识别技术（三）- AdaBoost 算法简介- 人脸特征表示方法：Haar-like 特征- AdaBoost 用于人脸模式分类- Adaboost 学习算法流程- AdaBoost 学习算法- 基于 AdaBoost 的快速人脸检测- 检测过程流程图- AdaBoost 算法简介在 2001 年的 ICCV 上，当时在 Compaq 的研究员 Paul Viola 和 Michael J.Jones 发表的文章介绍一个实时人脸检测系统。基于 AdaBoost 算法，世纪晟人脸识别深度学习，以 Haar-like 小波特征和积分图方法的见解来架构人脸识别算法，建立了一个完整的卷积网络。该人脸检测系统具有以下特点· 图像大小为 384x288 时，其速度是平均每秒 15 帧· 第一个准实时的(准正面)人脸检测系统· 可以较容易的扩展到多姿态人脸检测- 人脸特征表示方法：Haar-like 特征矩形特征的值是所有白色矩形中点的亮度值的和减去所有灰色矩形中点的亮度值的和，所得到的差。Haar-Like 特征的快速计算· 像素点 1 的积分值是矩形 A 中所有点的亮度值的和· 像素点 2 的积分值是 A+B· 像素点 3 的积分值是 A+C，· 像素点 4 的积分值是 A+B+C+D.矩形 D 内像素积分值：- AdaBoost 用于人脸模式分类：弱分类器其中，h表示弱分类器的值，表示弱学习算法寻找出的阈值， 表示特征值，表示一个 Harr-like 特征。 - Adaboost 学习算法流程- AdaBoost 学习算法1、输入训练样本集合(x1,y1), (x2,y2), ., (xn,yn)，其中：初始化 T，初始化每个样本的权重2、学习流程a、归一化权重，使得wt 为一个概率分布：b、对每个特征 j，训练一个弱分类器 hj，并计算其带权重的错误率c、选择误差最小的弱分类器htd、更新每个样本的权重其中：xi 被正确分类，ei =0，否则ei =13、得到的强分类器- 基于 AdaBoost 的快速人脸检测基于分级分类器的加速策略- 检测过程流程图
