adaboost人脸检测 （java）

人脸表示识别代码，adaboost，gabor

基于AdaBoost算法训练了分类器，并编程实现了一个人脸检测系统，将其应用于驾驶员疲劳检测系统中，对人脸区域进行检测和跟踪。为了提高系统的鲁棒性和检测的速度与精度，依次应用曝光补偿，积分图等方法，使

用C语言实现的基于adaboost算法的人脸检测程序及人脸库

基于改进的LBP特征的AdaBoost算法与肤色检测相结合的人脸检测对采用LBP进行人脸检测有一定得参考作用

FPGA有着规整的内部逻辑阵列和丰富的连线资源,特别适合于数字信号处理,且有良好的并行性和可扩展性。因此,特别适用于人脸检测中多个窗口并行处理以及弱特征的并行运算。

这是利用opencv实现的基于haar特征的adaboost人脸检测算法，使用VS平台，亲身实践可以使用，将图片放在该文件夹目录下，修改代码中图片名称与你所放图片名称一致就可以对图片中的人脸进行检测。

针对肤色检测对复杂背景下的图像误检率高和AdaBoost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题，将基于肤色的人脸检测与基于AdaBoost算法的人脸检测结合起来，提出一种新的人脸检测方法，即首先

该资源包含了使用Haar特征和AdaBoost算法实现的人脸检测系统的源码以及训练样本和测试样本。其中，用户可下载faces文件夹中的人脸样本以及nonfaces文件夹中的非人脸样本来进行模型的训练和

根据adaboost的经典流程编写的算法，其中弱分类器用阈值分类器来构建。

想了解机器学习中adaboost算法，可以参考该资源