初始化样本权重 No 小于等于T Yes 利用Haar特征训练分类 器h，选取其中错误率 最小的一个 计算加权错误率和 弱分类器对应的加权参数a 更新样本权重 将所得弱分类器结合加权 参数组成强分类器H 结束

这是一个关于 Adaboost 算法的问题。Adaboost 是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。在 Adaboost 算法中，初始化样本权重为均匀分布，然后通过训练弱分类器来更新样本权重。在每一轮迭代中，选取其中错误率最小的一个弱分类器，并计算加权错误率和弱分类器对应的加权参数。然后，更新样本权重，将所得弱分类器结合加权参数组成强分类器。这个过程不断迭代，直到达到预设的迭代次数或达到一定的性能指标为止。

相关问题

haar级联分类器如何计算每个弱分类器的权重

在Haar级联分类器中，每个弱分类器的权重是通过Adaboost算法来计算的。Adaboost是一种集成学习算法，它通过对训练集不断迭代，依次加入多个弱分类器，使得整个分类器的性能不断提高。

具体来说，Adaboost算法的每一轮迭代中，都会计算出当前弱分类器的错误率，然后根据错误率来计算它的权重。错误率越小的弱分类器，其权重就越大，因为它对整个分类器的贡献越大。这个权重的计算方式如下：

$$
w_i = \frac{1}{2}\ln\frac{1-\epsilon_i}{\epsilon_i}
$$

其中，$w_i$表示第$i$个弱分类器的权重，$\epsilon_i$表示该分类器的错误率。这个式子中，$\ln$是自然对数，$\frac{1-\epsilon_i}{\epsilon_i}$表示分类器的正确率和错误率之比，$\frac{1}{2}$是一个常数，用来保证$w_i$的值在0和1之间。

在级联分类器中，每个级别都有多个弱分类器组成，它们的权重是根据上述方法计算得出的。整个级联分类器的输出是所有弱分类器输出的加权和，其中每个弱分类器的权重就是上述式子计算得出的。

Haar特征如何训练若分类器

Haar特征分类器的训练通常分为以下几个步骤：

1. 收集正负样本，即包含目标物体和不包含目标物体的图像样本，通常需要大量的样本来保证分类器的准确性。

2. 提取Haar特征，Haar特征是以矩形区域的像素值之和为基础的，可以通过计算不同大小、不同位置、不同方向的矩形区域像素之和得到，提取Haar特征后需要将其转换为一个特征向量。

3. 使用Adaboost算法来训练分类器，Adaboost算法是一种集成学习算法，它可以组合多个弱分类器来构建一个强分类器，具体来说，Adaboost算法会对每个弱分类器进行权重分配，使得分类错误率低的弱分类器具有更高的权重，然后将所有弱分类器的结果进行加权投票来得到最终的分类结果。

4. 使用Cascade分类器来加速检测过程，Cascade分类器是一种多级分类器，它将所有的Haar特征分类器按照不同的阈值和权重组合成多个级别，每个级别都有一个不同的错误率和能力，当一个图像被分类器检测时，Cascade分类器会按照级别依次进行检测，如果一个级别的分类器不能检测到目标物体，那么就可以直接跳过该级别，从而提升检测速度。