本资源深入讲解并提供了利用Haar特征结合AdaBoost与CascadeBoost算法进行高效人脸检测的方法及其MATLAB实现代码。适合计算机视觉研究者学习参考。
基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测方法结合了Cascade Boost技术来提高效率和准确性。该方法利用Haar特征快速定位候选区域，并通过级联的Adaboost分类器进行多轮筛选，从而有效地排除非人脸区域并精确识别出人脸。
以下是一个简单的MATLAB代码示例用于实现上述人脸识别算法：
```matlab
% 加载预训练的人脸检测模型（例如使用OpenCV库中的haarcascade_frontalface_default.xml）
cascade = cv.CascadeClassifier(path_to_haarcascade_file);
% 读取输入图像
img = imread(test_image.jpg);
grayImg = rgb2gray(img);
% 使用级联分类器进行人脸区域的检测
faces = cascade.detectMultiScale(grayImg, scaleFactor, minNeighbors);
% 在原图上绘制出所有识别到的人脸矩形框，并显示结果图像
for i=1:size(faces, 1)
rectangle(Position, faces(i,:), LineWidth, 2);
end
imshow(img); % 显示带有标记的原始图片
```
注意：上述代码需要确保安装了OpenCV for MATLAB工具包，以便能够加载Haar级联分类器文件并执行人脸检测功能。
5星
