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基于ADABOOST的人脸检测代码，使用继承的策略，包括特征的计算，提取，ADABOOST训练，级联，最后训练出数据，还有注释，可以帮助大家研究ADBOOST-Based on ADABOOST face detection code, the use of inheritance strategies, including the calculation of features, extraction, ADABOOST training cascade, the last train out
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基于Adaboost级联分类的人脸和人眼检测，其中的三个xml是Adaboost分类器参数-Adaboost cascade based on the human face and eye detection, three of which are Adaboost classifier parameters xml
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人脸检测的一个程序,adaboost+cascade+haar
能运行-Face detection of a program, adaboost+ Cascade+ Haar to run
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基于adaboost的构造的cascade用于快速检测人脸，能够实时检测视频中的人脸。没有采用opencv的代码。-Adaboost based on the structure of the cascade for the rapid detection of human faces, real-time video can face. Did not use the code opencv.
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这片论文描述了动态物体的特征跟踪，用到了15个框架。拥有很强的适应性和跟踪能力。作为人脸识别，模式识别，动态跟踪的开发人员，有很好的参考价值。用c++编写，如果用OpenCV更好-This paper describes a visual object detection framework that is capable of processing
images extremely rapidly while achieving high detection rates. There ar
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训练好的人脸分类器，可直接载入运行，基于adaboost的级联分类器-Trained face classifier, can be directly loaded to run, based on cascade classifier adaboost
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基于adaboost的构造的cascade用于快速检测人人脸，能够实时检测视频中的人脸。没有采用opencv的代码。
-Based on the cascade of adaboost constructed for rapid detection of all face, real-time detection of the face in the video. Of opencv code.
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一种机器视觉的物体检测算法，是一种先进物体检测算法，全英文描述.讲述一种机器视觉的物体检测算法的实现-his paper describes a visual object detection framework that is capable of processing images extremely
rapidly while achieving high detection rates. There are three key contributions. The fi r
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this codes is Source code for face detection of viola paper.of its Features is:
Feature Computation: The “Integral” image representation
Feature Selection: The AdaBoost training algorithm .
Real-timeliness: A cascade of classifiers.-this code
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基于AdaBoost和Cascade算法的人脸检测-Face detection based on AdaBoost and Cascade algorithm
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基于dsp的人脸识别，使用harr特征和adaboost级联分类器(Based on dsp face recognition, use the harr feature and the adaboost cascade classifier)
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人脸检测：
第一部分，使用Harr-like特征表示人脸，使用“ 积分图”实现特征数值的快速计算;
第二部分， 使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征( 弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器;
第三部分， 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。(Face detection:
In the first part, the Harr-like feature is used t
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