基于adaboost的人脸检测实验步骤

基于Adaboost的人脸检测实验步骤如下：

1. 数据集准备：收集人脸数据集，并将其标注为正样本。同时，收集一些非人脸数据，如背景、树、汽车等，并将其标注为负样本。

2. 特征提取：利用Haar-like特征提取方法，将每张图像转换成一组基于像素的特征向量。

3. 训练分类器：使用Adaboost算法训练分类器，通过不断调整权重，让分类器能够准确地区分正负样本。

4. 检测：将训练好的分类器应用于新的图像上，通过滑动窗口的方式，对图像中的每一个区域进行检测，判断该区域是否为人脸。

5. 非极大值抑制：由于滑动窗口会产生多个重叠的检测结果，需要对其进行去重。使用非极大值抑制（NMS）算法，对检测结果进行筛选，保留最准确的结果。

6. 性能评估：计算分类器的准确率、召回率等指标，评估人脸检测的性能，并进行优化。