基于haar特征和AdaBoost、CascadeBoost算法的人脸检测原理及matlab代码

使用haar特征结合AdaBoost和CascadeBoost算法进行人脸检测的原理和matlab代码示例。

本代码实现了基于AdaBoost算法的人脸检测。包含了Harr特征的训练数据。经测试可正常运行。

这份Matlab代码涵盖了人脸检测和识别功能，并附带详细的检测实例图片。代码经过完善，下载即可直接运行。

这是一段非常简单且注释良好的MATLAB人脸检测代码，即使是新手也可以轻松理解。

人脸图像特征提取 项目概述 该项目由Bishal Roy开发，他是印度古瓦哈提GIMT的一年级CSE本科生，也是Cosmic Skills的机器学习暑期实习生。 由于代码文件转换为.rar格式时遇到问题，项目代码将以链接形式分享。 项目清单 字符识别项目 项目内容与详情 字符识别项目 项目目标 开发一个工具，将图像作为输入，并从中提取字符（字母、数字、符号）。 应用场景 手写文档识别 打印文档识别 打印记录数据输入 开发工具 Matlab或Octave（推荐使用Octave，因为它开源且易于使用） 工作原理 该项目基于机器学习。通过提供大量数据集作为输入，软件工具可以识别并学习相似的模式。 项目输出 图像 结论 该项目成功地应用了字符分类和图像处理技术，在超过90%的案例中取得了令人满意的结果。

这是一款基于Matlab的人脸特征提取程序，专为人脸识别而设计。

这是一个利用Matlab编写的人脸识别算法源代码，其识别效果表现良好。

该资源提供了一个利用 OpenCV 和 Python 实现人脸检测功能的模型。

这段Matlab代码实现了人脸检测功能，并经过测试，展现出优异的检测效果。