关于人脸那点事——基于Adaboosting的人脸检测(二)
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人脸检测领域的关键算法之一是基于Adaboosting的Haar分类器，由Viola和Jones在2001年的论文中提出，其核心是使用类Haar特征对人脸进行高效检测。OpenCV中的Haar分类器经过Rainer Lienhart和Jochen Maydt的扩展，支持对角特征，是OpenCV中人脸检测的重要工具。
Haar特征是OpenCV中的核心，它包括BASIC、Core和Titled三种类型的特征，其原理是通过计算黑色区域和白色区域像素的权重和来形成特征值。OpenCV的训练过程包括统计特征、标准化特征值以及构建弱分类器和强分类器，级联分类器则由多个强分类器串联而成，以提高检测精度。
训练Haar分类器需要准备正负样本，使用opencv_createsamples生成用于训练的正样本文件，并通过opencv_traincascade工具进行训练，参数设置如样本数量、特征类型、AdaBoost类别、召回率和虚警率等。OpenCV库中提供了预训练的分类器，可以直接用于人脸检测。
