AdaBoost人脸检测

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，最初是由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出的，主要用于分类问题。它并不是直接用于人脸检测，但可以被应用于机器学习中的特征选择和模型组合，提高识别性能。

在人脸识别中，AdaBoost通常用于增强弱分类器（如Haar特征的小型分类器）的性能，通过迭代的方式，对每次分类结果进行加权，重点提升错误分类样本的学习。每个弱分类器会根据前一轮分类的错误进行调整，最终多个弱分类器的组合形成一个强分类器，提高人脸检测的准确性和鲁棒性。

具体到人脸检测，一种常见的应用是使用AdaBoost结合级联分类器（如Viola-Jones算法），该算法利用AdaBoost优化了级联结构，使得每一级都包含一组简单的特征检测器，可以快速地排除非人脸区域，从而加速人脸查找过程。