基于Haar特征和Adaboost算法的多人脸检测
通过Adaboost算法和Haar特征来构建人脸分类器，对多人脸图片进行检测，流程是用分类效果较弱的Haar特征构造弱分类器，再通过Adaboost算法对大量人脸样本和非人脸样本进行训练，将大量弱分类器中训练得到若干强分类器，将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度，最终得到一个人脸分类器的模型。再输入一张多人脸图片，用分类器对不同尺寸的多人脸图片进行多尺度检测，相当于一种滑动窗口机制，在图片上提取Haar特征，由于在一个图像窗口中会提取出大量的矩形特征区域，每次遍历矩形区域会造成大量重复计算，浪费时间，所以使用积分图方法来简化计算，经过多尺度检测后，会在同一尺度下留下多个候选框，还要对多个候选框进行合并去重。
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