基于AdaBoost人脸检测算法中的特征筛选方法

文章从机器视觉的发展历程出发,首先介绍了人脸检测的概念原理。接下来在引入AdaBoost算法后,详细阐述了算法中的关于积分图、特征值的计算方法以及强分类器的具体训练过程。在对训练效率进行科学分析后,文章重点介绍了一种基于降低错误率的贡献度的特征筛选方法,以减少垃圾特征对系统的资源的消耗和不良的影响。最后给出人脸检测的实验结果并得出结论。