摘要： 声明：以下内容大部分来自于网络1 PCA学习模型 实质就是在样本训练的基础上，使算法的输出以概率接近未知的目标概念。2 弱学习和强学习 随即猜测一个是或否的问题，将会有50%的正确率。如果一个假设能够稍微的提高猜测的正确概率，那么这个假设就是弱学习算法，得到这个算法的过程称为弱学习。 一个假设能够显著的提高猜测的正确概率，那么这个假设就称为强学习。 可以找到一个弱学习算法，直接将其升为强学习算法。3 Boosting方法 原意为提升、加强。现在一般指的是将弱分类学习算法提升为强学习算法的一类算法。是一种将若干个分类器整合为一个分类器的方法。 1bootstrapping方法的主要过... 阅读全文

摘要： 转自：http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html由于工作需要，我开始研究人脸检测部分的算法，这期间断断续续地学习Haar分类器的训练以及检测过程，在这里根据各种论文、网络资源的查阅和对代码的理解做一个简单的总结。我试图概括性的给出算法的起源、全貌以及细节的来龙去脉，但是水平有限，只能解其大概，希望对初学者起到帮助，更主要的是对我个人学习的一次提炼。一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐 阅读全文