Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现

郭磊; 王秋光

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Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现

电气与电子工程 | 更新时间：2026-07-10

- Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现
- Research of Face Detection Based on Adaboost Algorithm and OpenCV Implementation
- 哈尔滨理工大学学报 2009年14卷第5期页码：123-126
- 作者机构：
  
  哈尔滨理工大学电气与电子工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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郭磊, 王秋光. Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现[J]. 哈尔滨理工大学学报, 2009,14(5):123-126.

GUO Lei, WANG Qiu-guang. Research of Face Detection Based on Adaboost Algorithm and OpenCV Implementation[J]. 2009, 14(5): 123-126.
郭磊, 王秋光. Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现[J]. 哈尔滨理工大学学报, 2009,14(5):123-126. DOI：

GUO Lei, WANG Qiu-guang. Research of Face Detection Based on Adaboost Algorithm and OpenCV Implementation[J]. 2009, 14(5): 123-126. DOI：

摘要

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Adaboost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.

Abstract

To solve the problem that the face detector is slow and its rate is low in complicated background

in this paper

we choose a face detector algorithm based on statistics.The principle and training flow of Adaboost face detector is detailedly introduced.The module combine imaging processing software OpenCV and Adaboost face detector algorithm is used to select extended Haar characteristics

then the face detector is realized and the result is given.62 faces is undetected when detector designed for 592 individua...

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