一种基于AdaBoost的人脸检测分类器构造方法

摘要

本发明提供了一种基于AdaBoost的人脸检测分类器构造方法，其特征在于：首先，提出了一种新的Haar特征，用于生成弱分类器，此特征关注了脸部器官的全局分布，并且对范围在30°至60°的左右旋转具有一定的鲁棒性；其次，对于样本训练过程中可能会出现的退化问题，这里使用双阈值的方法，权重阈值限制样本权重的过分增大，轮数阈值在给予困难样本足够重视的基础上限制大权重样本的数量与存在时间。