标签：关系 分类器 特定 样本 haar oca 构建 神经网络 boost
目前人脸检测方法主要分为两大类，基于知识和基于统计。
基于知识的人脸检测方法主要包括：模板匹配，人脸特征，形状与边缘，纹理特征，颜色特征。
基于统计的人脸检测方法主要包括：主成分分析与特征脸法，神经网络模型，隐马尔可夫模型，支持向量机，Adaboost算法。
基于知识的方法将人脸看成不同特征的特定组合，即通过人脸的眼睛、嘴巴、鼻子、耳朵等特征及其组合关系来检测人脸。
基于统计的方法将人脸看成统一的二维像素矩阵，通过大量的样本构建人脸子空间，通过相似度的大小来判断人脸是否存在。
本文介绍的Haar分类器方法，包含了Adaboost算法。
Reference:
https://blog.csdn.net/mars_xiaolei/article/details/53946708?locationNum=1&fps=1
标签：关系 分类器 特定 样本 haar oca 构建 神经网络 boost
原文地址：https://www.cnblogs.com/wumh7/p/9403873.html
