摘要：
Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法，通过对训练集不断训练弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成强分类器。adaboost算法训练的过程中，初始化所有训练样例的具有相同的权值重，在此样本分布下训练出一个弱分类器，针对错分样本加大对其对应的权值， 阅读全文
摘要：
一、简介： adaboost分类器由级联分类器构成，"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检 阅读全文
摘要：
第一种方式 第二种方式 阅读全文