基于adaboost的人脸检测实验步骤

基于Adaboost的人脸检测实验步骤大致如下：

1. 数据集准备：收集人脸数据集，包含正样本和负样本。正样本是人脸图片，负样本是非人脸图片。

2. 特征提取：从每张图片中提取特征。常用的特征有Haar特征和LBP特征。

3. 特征选择：使用Adaboost算法选择最佳特征，即最能够区分正负样本的特征。

4. 弱分类器训练：使用选择的最佳特征训练弱分类器，即一个简单的分类器，如单层决策树。

5. Adaboost算法训练：将多个弱分类器组合成一个强分类器。

6. 人脸检测：使用训练好的强分类器对新的图片进行人脸检测。在新的图片中，使用滑动窗口的方法将不同位置的图片块输入强分类器，若分类器判定该块为人脸，则将其标记出来。

7. 模型评估：使用一些指标（如准确率和召回率）来评估模型的性能。

以上就是基于Adaboost的人脸检测实验的基本步骤，具体实现可以根据实际情况进行调整。