Adaboost算法是集体学习算法的一个最经典的算法，它也是机器学习和人工智能领域的几个经典算法之一，本资源是对Adaboost算法作详细的介绍

adaboost人脸检测的设计与实现Adaboost人脸检测的理论知识以及实现程序，需要安装opencv1.0

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

摘　要:Adaboost是一种有效的分类器组合方法,它能够提高弱分类器的分类性能。利用Adaboost方法对面部表情进行识别,探讨了Adaboost与主成分分析法的几种结合方案。仿真结果表明这几种方案可行,且识别效果较好。 CAJ格式论文

摘要：提出了一种使用改进的AdaBoost分类器来检测体育场景的方法。将电视新闻中的体育场景分为三类：草地运动，冰雪运动和人造场地运动。针对这几种不同的体育场景，提取颜色直方图、边缘方向直方图和共生矩阵纹理等3种低层视觉特征，然后用改进的可自动选择特征boosting方法为每一类体育场景分别建立AdaBoost分类器。该文提出的方法应用在国际视频处理评测TRECVID2003中的“体 育场景

摘要：提出了Real-Adaboost的一种改进算法。该算法采用预先计算类Haar特征所对应弱分类器在样本空间的划分，并动态更新人脸训练样本的权值。与以往的Real-Adaboost算法比较，该算法大大缩短了训练时间，算法训练时间复杂度降到O(T*M*N)，同时加速了强分类器的收敛性能，减少检测器的弱分类器数量，减少检测时间。

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 Boosting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

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