用java实现adaboost 人脸检测

这是基于AdaBoost的人脸检测代码，编程语言为matlab。下载解压后可以直接运行。

人脸识别Adaboost源代码,用matlab编写实现，使用Adaboost算法进行人脸检测完整源代码，已通过测试。

用C语言实现的基于adaboost算法的人脸检测程序及人脸库 用C语言实现的基于adaboost算法的人脸检测程序及人脸库

本文介绍了AdaBoost算法，阐明了矩形特征和积分图的概念，用OpenCV实现并给出了核心源代码。

针对复杂背景条件下人脸检测的检测率低速度慢的问题 ,选用了基于统计的人脸检测 算法.详细介绍了 Adaboost人脸检测算法的原理及训练流程.利用 OpenCV图像处理软件与 Ada2 boost人脸检测算法的结合模块 ,选取扩展的 Haar特征 ,实现了人脸检测并给出了检测结果.设计 的检测器对 592个人脸漏检 62个 ,可达倒 20帧 / s左右.因此该方法具有较高的准确度和实时性.

（给Python开发者加星标，提升Python技能） 编译：机器之心，作者：Maël Fabien 本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能，以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现，包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。 我们将通过以下方法实现人脸检测： 使用 OpenCV 的 Haar 级联分类器 使用 Dlib 的方向梯度直方图 使用 Dlib 的卷积神经网络 本文代码的 Github 库（以及作者其他博客的代码）链接： https://github.com/maelfabien

1.去掉了所有动态分配内存的操作，对嵌入式系统有一定的速度提升 2.注释覆盖了大量关键代码 3.减少了代码一半的体积，并且减少了部分健壮性的代码，速度比OpenCV源码提升16% 4.修改了大量数据结构，不依赖CV源码直接编译 5.去掉了double型，改成Int 6.开方改成查表 7.除法改成乘法加位移 8.速度是EMCV的6倍

Haar特征+Adaboost的C实现，MIT人脸库，部分简单功能借助opencv实现。内附两篇参考论文及博客参考

用C语言实现的基于adaboost算法的人脸检测程序及人脸库