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
９ ．％ ．Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ Ａｄ ｂｏ ｓ ｌｏ ｉｈ ｈ ｓｉｓｐ ｅ ｏ ｉ ａ ｅｉ ｈ ｕ ｏ ａ ｉ ８４ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ａ ｏ ｔａｇ ｒｔ ｍ ａ ｔ ｒ ｄ ｍ ｎ ｎｃ ｎ ｔ ｅ ａ ｔ ｍ ｔｃ
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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。
《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不断发展，人脸检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，已经得到了广泛的关注和应用。
Adaboost算法作为一种常用的机器学习方法，被广泛应用于人脸检测、目标跟踪等领域。
本文将介绍基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究及实现。
二、Adaboost算法概述Adaboost是一种自适应的集成学习方法，其基本思想是通过将多个弱分类器组合成一个强分类器，从而提高分类的准确率。
在人脸检测中，Adaboost算法通过训练大量的弱分类器（即特征），将它们组合成一个强分类器，用于检测图像中的人脸。
三、人脸检测技术的研究人脸检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其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是其中一种常用的方法。
该方法通过训练大量的特征，如颜色、形状、纹理等，来构建一个强分类器，用于检测图像中的人脸。
四、基于Adaboost的人脸检测算法实现基于Adaboost的人脸检测算法实现主要包括以下几个步骤：1. 特征提取：从训练集中提取大量的特征，如颜色、形状、纹理等。
2. 弱分类器训练：使用Adaboost算法训练大量的弱分类器，每个弱分类器只对某个特征进行判断。
3. 强分类器构建：将多个弱分类器组合成一个强分类器，用于检测图像中的人脸。
4. 检测过程：将待检测的图像输入到强分类器中，通过滑动窗口的方式对图像进行扫描，找出其中符合人脸特征的区域。
五、实验结果与分析我们使用OpenCV库实现了基于Adaboost的人脸检测算法，并在多个数据集上进行了实验。
实验结果表明，该算法能够准确地检测出图像中的人脸，并且具有较高的实时性。
与传统的人脸检测方法相比，基于Adaboost的算法在准确率和速度方面均具有较大的优势。
六、结论本文介绍了基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究及实现。
基于Adaboost算法的快速人脸检测技术
上图中三个矩形框组成了一个线性的 Harr-like 特征，下面以此例子来计算该特征的特征值。 矩形区域 A 的像素和 SA = I4 + I1 – I2 – I3 矩形区域 B 的像素和 SB = I3 + I6 – I4 – I5 矩形区域 C 的像素和 SC = I5 + I8 – I6 – I7 则该线性 Harr-like 特征值= SA + SC - SB 依次类推其它各类的 Harr-like 特征的特征值也是照此方法算出[6]。
图 1 典型的 Harr-like 特征
2.3 Harr-like 特征值的计算（积分图）
前文已经讲过 Harr-like 特征值的计算是由白色的矩形区域减去黑色的矩形区域的差值，但是一副 20*20 的分辨率的图像里都有将八万个 Harr-like 特征，如果把每个矩形特征里的像素值都一一相加然后白 色矩形与黑色矩形彼此相减可想而知计算量会非常的巨大，为了提高特征值的计算速度，我们引进了积分 图的概念。 2.3.1 什么是积分图
1
Adaboost 算法的原理1
Adaboost 即 Adaptive Boosting，Adaboost 算法是由 Freund and Schapire (1995) 于 1995 提出的，该算法
1.1 Adaboost 算法概述
*
基金资助：该成果得到北京市教育委员会科技发展计划面上项目 (KM201410016016) 和北京建筑大学科学研究基金 (No.00331614021) 资助 - 90
基于 Adaboost 算法的快速人脸检测技术*
崔成 1,2，田启川 1,2
1.北京建筑大学 电气与信息工程学院，北京 100044 2. 北京建筑大学 北京市建筑安全监测工程技术研究中心，北京 100044 摘 要：详细分析了 Adaboost 算法的原理，依次说明了 Adaboost 算法的 Harr-like 特征提取方法，并通过积分图的方法实 现了 Harrlike 特征的快速提取，大大提高了人脸的特征提取速度，然后说明了 Adaboost 算法的人脸与非人脸的阈值提取 方法。并编写 c++程序对基于 Adaboost 算法进行了实现，采用的人脸库为 MITEx 人脸库，通过多轮的训练得到了一个级 联的人脸检测分类器，最后进行了实验并对实验结果进行了分析。 关键词：Adaboost 算法；Harr-like 特征；积分图；人脸检测
(北京大学本科论文)基于AdaBoost 算法的人脸检测
A, T, G, C, 1 and 0, the building blocks of intelligence. and to the pioneers uncovering the foundations of intelligence.
III
北京大学本科生毕业论文
正文目录 Contents
IV
北京大学本科生毕业论文
4.2 PAC 学习模型 ............................................................................16
4.2.1 概述............................................................................................................... 16 4.2.2 数学描述........................................................................................................ 17
北京大学本科生毕业论文 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 Adaptive 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 Fá Dè t 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。
基于Adaboost算法的人脸检测实现
第29卷第2期 2021年4月Vol.29 No.2Apr. 2021电脑与信息技术Computer and Information Technology文章编号：1005-1228（2021）02-0016-04基于Adaboost 算法的人脸检测实现兰胜坤（福州工商学院，福建 福州 350017）摘 要：人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来，并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置。
目前存在着大量的人脸检测算法，其中Adaboost 算法是比较实用的人脸检测算法。
Adaboost 算法中人脸的特征采用的是矩形特征，在大量的样本集中，提取样本的矩形特征进行训练，生成多个弱分类器，然后合并多个弱分类器形成一个强分类器，最后级联强分类器形成最终的分类器，以此作为人脸检测的依据。
文章先介绍了人脸检测技术，采用Adaboost 算法生成人脸分类器，最后利用OpenCV 来实现人脸检测。
关键词：Adaboost 算法；人脸检测；OpenCV 中图分类号：TP391.41 文献标识码：AFace Detection Based on AdaBoostLAN Sheng-kun( Fuzhou Technology And Business College , Fuzhou 350175 ,China )Abstract：The definition of face detection is that determine whether or not there are any faces in the image and, if present, return the image location and extent of each face. With further research of face detection, the algorithm is also gradually emerge endlessly. In the circumstances of quick speed and high accuracy of face detection required, Adaboost algorithm is appeared. Some important features are selected, from a large number of which are calculated from integral figures. These features form a series of weak classifier, and then some form a strong classifier. Finally several strong classifiers cascade Cascade classifiers. These are the core ideas to the face detection based on Adaboost algorithm.Face detection technology and Adaboost technology are studied and set forth in details in this paper and Adaboost algorithm is used in face detection. In this paper a small face detection system basede on OpenCV is designed.Key words: Adaboost algorithm; face detection; OpenCV收稿日期：2020-09-22作者简介：兰胜坤（1977-）， 女，河北省定州人，讲师，硕士，主要从事通信理论、模式识别方面的研究。
基于肤色和Adaboost算法的人脸检测
基于肤色和Adaboost算法的人脸检测付炜;孔祥栋【摘要】人脸检测是人脸识别的第一环节,也是非常关键的环节.试验中主要针对静态彩色图像进行人脸检测,研究肤色在人脸检测中的应用.不同图像背景、人脸的可变性和光照条件变化都增加了人脸检测的难度.因此,从一幅图像中检测人脸是一项具有挑战性的任务.采用Adaboost的人脸检测,并提出肤色与Adaboost算法相结合的人脸检测方法.对输入的彩色图像进行从RGB空间到YCbCr空问的转换,然后进行肤色分割,排除背景干扰,最后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置.实验表明,该方法误检率低,鲁棒性好,对人脸检测有较强的实用性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2010(033)006【总页数】4页(P131-134)【关键词】人脸检测;Adaboost 算法;Haar特征;肤色分割【作者】付炜;孔祥栋【作者单位】燕山大学,信息学院,河北,秦皇岛,066004;燕山大学,信息学院,河北,秦皇岛,066004【正文语种】中文【中图分类】TP391人脸作为人类最重要的外部特征,在人与人的通信交流中起着极为重要的作用。
随着人机交互技术日益成为人工智能领域中的研究热点,人脸的检测已成为计算机视觉中一个备受关注的研究方向,在虚拟现实和人机交互等领域有广泛的应用前景。
目前，人脸检测方法主要有基于颜色特征的方法、人工神经网络方法、Adaboost 算法、主分量分析方法、模板匹配方法等[1，2]。
针对人脸检测,各国的科研人员做了很多研究。
国外的有CMU,MIT 等,国内的有微软亚洲研究院、中科院计算所、中科院自动化研究所,清华大学等[3]。
长期以来,人脸检测受到检测精度和检测速度的困扰[4],直到Paul Viola 和Michael Jones于2001年提出基于Adaboost 算法的人脸检测方法,才极大地提高了人脸检测的速度和精度,使人脸检测技术真正走向实用。
《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的重要任务之一，其应用广泛，包括安全监控、人机交互、视频分析等。
随着深度学习和机器学习技术的发展，基于Adaboost的人脸检测算法得到了广泛的关注和研究。
本文将基于Adaboost算法进行人脸检测的研究及实现。
二、Adaboost算法概述Adaboost（Adaptive Boosting）是一种迭代算法，其基本思想是将多个弱分类器组合成一个强分类器。
在人脸检测中，Adaboost算法通过训练一系列的弱分类器（即特征分类器），然后将这些弱分类器组合起来，形成强分类器进行人脸检测。
Adaboost算法具有训练速度快、检测准确率高等优点。
三、基于Adaboost的人脸检测算法研究1. 特征提取在人脸检测中，特征提取是关键的一步。
Adaboost算法通过训练一系列的特征分类器来提取人脸特征。
这些特征可以是颜色、形状、纹理等。
在训练过程中，Adaboost算法会根据每个特征的分类效果，自适应地调整其权重，使得最终组合的强分类器更加准确。
2. 训练弱分类器在训练弱分类器时，Adaboost算法会选择一些具有代表性的样本进行训练。
这些样本包括正样本（即包含人脸的图像）和负样本（即不包含人脸的图像）。
通过调整阈值和特征权重，训练出多个弱分类器。
3. 组合强分类器将训练得到的弱分类器按照一定的权重进行组合，形成强分类器。
在组合过程中，Adaboost算法会根据每个弱分类器的分类效果，自适应地调整其权重。
最终得到的强分类器可以有效地进行人脸检测。
四、基于Adaboost的人脸检测算法实现1. 准备数据集首先需要准备一个人脸数据集，包括正样本和负样本。
正样本是包含人脸的图像，负样本是不包含人脸的图像。
将数据集分为训练集和测试集，用于训练和测试人脸检测算法。
2. 特征提取和弱分类器训练使用Adaboost算法训练一系列的特征分类器，提取人脸特征。
基于Adaboost算法的人脸检测系统设计与实现【文献综述】
文献综述计算机科学与技术基于Adaboost算法的人脸检测系统设计与实现引言：人作为个体置身于人类社会中拥有很多代表自身身份的证明，而人本身就有很多可以作为检测的因素，比如指纹、DNA、眼角膜，而人脸是这些因素当中最为直观的因素之一。
在人与人交往过程中，首先被看到并记忆住的便是人脸，通过人脸可以得到一个人的性别、年龄、表情和身份等个体信。
目前在日常生活中也有相应的人脸识别技术的应用，比如数码相机，安保系统。
人脸信息在提取时方便简洁没有接触性，识别方式友好，可隐蔽备受学术界和工业界关注。
在国内外在有着诸多对于人脸识别这一技术的相关机构，而且人脸信息的处理技术一直都是模式识剐与机器视觉研究领域内关注的重要问题，是现阶段基于生物特征的身份识别技术的重要组成之一。
众多的人脸检测方法中，由Paul Viola和Michael Jones于2001年提出的Adaboost算法从根本上解决了检测速度的问题,并有较好的检测效果，本篇论文的人脸识别设计与实现只涉及人脸分析的第一步，指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果含有则返回人脸的位置、大小和姿态。
1研究动态自从1995年一种能根据弱学习的反馈，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的快速人脸检测算法——AdaBoost算法的提出，人脸检测领域便有了程碑式的进步。
目前，国外对入脸检测问题研究的专业机构有很多，比较著名的有MIT、CMU和FERET等；国内的清华大学、上海交通大学、华中理工大学、北京工业大学、中国科学院计算技术研究所和中国科学院自动化研究所等科研杌构都有专业人员从事与人脸检测技术相关的研究。
人脸识别系统在金融、证券、社保、公安、军队及其他需要安全认证的行业和部门有着广泛的应用，典型的应用有：犯罪调查、访问控制、人员考勤、重要门票、信用卡、身份证、驾驶执照等。
我国在人脸识别研发与应用方面取得了较好的成就，国家863项目“面像检测与识别核心技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。
基于Adaboost算法的人脸识别研究
基于Adaboost算法的人脸识别研究Adaboost，全称为Adaptive Boosting，即自适应增强算法，是一种常用的机器学习算法。
它是一种集成学习方法，最初由Y. Freund和R. Schapire在1996年引入。
Adaboost是一种迭代算法，每次迭代时，都会增强训练集中被错误分类的样本的权值，从而使下一轮训练更加关注实际上分类错误的样本，并且试图纠正上一轮的错误。
最终得到一个强大的分类器。
人脸识别作为计算机视觉的重要应用领域之一，Adaboost算法在其中也有重要的应用。
传统的人脸识别方法，通常是利用特征平面法提取人脸图像的特征，并通过多种分类方法进行分类，如神经网络、支持向量机等。
然而，这种方法由于物体特征的相互依存性以及分类器之间的耦合性等问题，使得它们更容易出现过拟合和误分类。
Adaboost算法能够有效解决这些问题，从而提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。
首先，应用Adaboost算法进行人脸识别，需要选取一些基分类器来构建强分类器。
在常见的基分类器中，最常用的是决策树。
Adaboost算法的强大之处在于它能够将多个弱分类器组合成强分类器，加强分类器的判别能力。
在每一次迭代时，Adaboost算法使用纠错机制，并调整权重，以让分类器关注之前分类错误的实例，优化分类效果。
通过这种方式，Adaboost算法能够减少误分类的概率，并稳定分类器的性能。
事实上，Adaboost算法的核心思想就是，利用多个较弱的分类器来构建一个相对更强的分类器。
所以，对于一组特定的人脸图像，Adaboost算法可以采用一些基本的分类算法进行分类，如决策树、SVM等。
每个基类分类器对于这组数据都会产生一些误差，Adaboost就是通过集成这些基本的分类器，进行贝叶斯判别来降低这些误差，最终得到一个更为准确的分类结果。
为了使人脸识别更加准确、鲁棒，Adaboost算法还可以与其他算法进行结合。
例如，在特征提取时，可以应用局部二值模式算法或SIFT算法。
《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》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）算法是一种迭代的方法，其基本思想是通过对样本加权和多个弱分类器组合得到一个强分类器。
在人脸检测中，Adaboost算法通过训练大量的特征模板，生成一系列弱分类器，然后通过加权的方式将这些弱分类器组合成一个强分类器，用于检测图像中的人脸。
三、人脸检测算法研究1. 特征提取：在人脸检测中，特征提取是关键的一步。
Adaboost算法通过训练大量的特征模板，提取出人脸的特征。
这些特征包括颜色、纹理、形状等多种信息。
在提取特征时，需要考虑到光照、姿态、表情等因素的影响，以提高检测的准确性。
2. 弱分类器训练：在Adaboost算法中，弱分类器的训练是至关重要的。
通过将提取出的特征作为输入，利用一定的学习算法训练出多个弱分类器。
这些弱分类器能够根据特征的不同程度判断图像中是否存在人脸。
3. 强分类器构建：将多个弱分类器通过加权的方式组合成一个强分类器。
在加权过程中，需要根据每个弱分类器的性能进行权重的分配，使得强分类器能够更好地检测出人脸。
四、人脸检测算法实现1. 预处理：对输入的图像进行预处理，包括灰度化、降噪、归一化等操作，以便于后续的特征提取和分类器训练。
2. 特征提取：利用Adaboost算法训练出大量的特征模板，提取出图像中的人脸特征。
3. 弱分类器训练：将提取出的特征作为输入，利用一定的学习算法训练出多个弱分类器。
4. 强分类器构建：将多个弱分类器通过加权的方式组合成一个强分类器，用于检测图像中的人脸。
5. 人脸检测：将强分类器应用于待检测的图像中，通过滑动窗口的方式对图像进行扫描，判断每个窗口内是否存在人脸。
基于AdaBoost方法的人脸检测研究
基于AdaBoost方法的人脸检测研究伴随城镇化的进展，在测控以及监管流动人口部分，给政府人员的巡查以及监管带来一定难度，首先概述了人脸检测方法，包括人脸检测方式和学习策略，进而研究了AdaBoost人脸检测算法，包括算法基本流程、Haar长方形特征、AdaBoosting级联分类装置。
给出人脸特征获取，图像空间映射和主分量解析算法，最后分析了AdaBoost方法训练方法和检测算法、误检与漏检情况。
标签：人脸检测；AdaBoost；图像空间映射；主分量解析1 引言由于人脸检测成为身份认定的主要方式，并且应用在现有的民用、商业的行业中，并得到好的发展。
此外，国家为构建安定和谐社会，国内加强针对经济领域，刑事犯罪领域的攻击力度。
并且在安全控制者实现犯罪事件的处理中，常将犯罪人员的相片以及特点材料公布给社会。
但选取该方式会消耗大量人力以及财力，并且由于犯罪人员的狡猾以及伪装特点该方式效率低而代价大。
若选取人脸检测方案，能够提升处理效率，譬如在主要的车站模块，码头模块，机场模块以及海关部分装设摄像装置能够录入出入者的人脸特征，将获取的人脸特点在数据集合中和犯罪人员的面部特点实现比较，得到精准的身份认证，便于处理犯罪人员的自动报警，该方式给安全防护人员给出了强大的策略支撑。
本文结合AdaBoost方法和Haar like特点划分算法，针对人类皮肤颜色选取meanshift策略和人眼算法二值化实现决策化结合，并依据视频时序特征完成搜索。
2 人脸检测方法概述2.1 人脸检测方式人脸检测即采用给定的录入图像判定能否包含人脸区域，若包含，则应当给定人脸区间的大小，方位以及姿势等相关信息。
人脸检索包含人脸的多样特征，遮挡特征，复杂背景算法以及人脸状态的作用。
科研人员选取图像检索策略处理了人脸检测问题。
基于知识算法的人工识别方案包含针对人脸模型的判别，采用规则实现人脸检测，譬如人脸的对称性，并且选取简约的规则给出两者之间的关联，并且转换为相应的测算，采用解析算法构建人脸校验方案。
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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。