原标题：基于adaboost算法算法——世纪晟结合Haar-like特征训练人脸检测

adaboost算法?算法是一种快速人脸检测算法它将根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率使在效率不降低的凊况下，检测正确率得到了很大的提高

系统在技术上的三个贡献：

1.用简单的Haar-like矩形特征作特征，可快速计算

3.采用了Cascade(分级分类器)技术提高检測速度

人脸的特征表示方法——Haar-like矩形特征

矩形特征的值是所有白色矩形中点的亮度值的和减去所有灰色矩形中点的亮度值的和所得到的差

特征值即为白色四个像素与黑色四个像素的差值

- 像素点1的积分值是矩形A中所有点的亮度值的和

- 像素点2的积分值是A+B

- 像素点3的积分值是A+C，

- 矩形D内像素积分值：

1.训练用人脸和非脸样本

2.指定要挑选出来的弱分类器的数目T——这也是程序循环的次数

3.利用先验知识初始化权值向量——┅般可以平均设置