基于BoostedCascade算法的人脸检测

BoostedCascade算法是一种基于级联分类器的人脸检测算法。该算法采用了AdaBoost算法来构建级联分类器，同时还使用了Haar特征来进行人脸检测。

具体来说，BoostedCascade算法将人脸检测分为多个级别，每个级别都是一个分类器。对于每个级别，都需要通过训练数据集来得到一个分类器，并且只有当当前级别的分类器判断为有可能是人脸时，才会继续进行下一级别的检测。

在训练分类器时，BoostedCascade算法采用了AdaBoost算法来进行特征选择和分类器的训练。在选择特征时，该算法使用了Haar特征，这是一种基于图像像素的特征，可以有效地描述图像中的纹理和边缘信息。通过使用Haar特征，BoostedCascade算法可以从图像中提取出丰富的特征信息，从而提高人脸检测的准确率和鲁棒性。

总的来说，BoostedCascade算法是一种基于级联分类器和Haar特征的人脸检测算法，它能够高效地检测出图像中的人脸，并且具有较高的准确率和鲁棒性。