基于adaboost算法的人脸检测-matlab 代码解释

Adaboost算法的MATLAB实现：clear allclctr_n=200;%the population of the train sette_n=200;%the population of the test setweak_learner_n=20;%the population of the weak_learner tr_set=[1,5;2,3;3,2;4,6;4,7;5,9;6,5;6,7;8,5;8,8];te_se=[1,5;2,3;3,2;4,6;4,7;5,9;6,5;6,7;8,5;8,8];tr_labels=[2,2,1,1,2,2,1,2,1,1];te_labels=[2,2,1,1,2,2,1,2,1,1];figure;subplot(2,2,1);hold on;axis square;indices=tr_labels==1;plot(tr_set(indices,1),tr_set(indices,2),'b*');indices=~indices;plot(tr_set(indices,1),tr_set(indices,2),'r*');title('Training set');subplot(2,2,2);hold on;axis square;indices=te_labels==1;plot(te_set(indices,1),te_set(indices,2),'b*')3;indices=~indices;plot(te_set(indices,1),te_set(indices,2),'r*');title('Training set');%Training and testing error ratestr_error=zeros(1,weak_learner_n);te_error=zeros(1,weak_learner_n);for i=1:weak_learner_nadaboost_model=adaboost_tr(@threshold_tr,@threshold_te,tr_set,tr_labels,i); [L_tr,hits_tr]=adaboost_te(adaboost_model,@threshold_te,te_set,te_labels); tr_error(i)=(tr_n-hits_tr)/tr_n;[L_te,hits_te]=adaboost_te(adaboost_model,@threshold_te,te_set,te_labels); te_error(i)=(te_n-hits_te)/te_n;endsubplot(2,2,3);plot(1:weak_learner_n,tr_error);axis([1,weak_learner_n,0,1]);title('Training Error');xlabel('weak classifier number');ylabel('error rate');grid on;subplot(2,2,4);axis square;plot(1:weak_learner_n,te_error);axis([1,weak_learner_n,0,1]);title('Testing Error');xlabel('weak classifier number');ylabel('error rate');grid on;这里需要另外分别撰写两个函数，其中一个为生成adaboost模型的训练函数，另外为测试测试样本的测试函数。

基于Matlab的一个最简单的人脸检测程序2010-08-09 20:28:39| 分类：默认分类| 标签：matlab 人脸检测程序|字号大中小订阅clear;I=imread('E:\Matlab\图片\q5.jpg');O=rgb2ntsc(I);G=O(:,:,2);[m n]=size(G);U=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nif G(i,j)>0.03&&G(i,j)<0.16U(i,j)=1;endendendsr=strel('disk',6);C=imclose(U,sr);L=bwlabel(C);B=regionprops(L,'area');Se=[B.Area];Sm=max(Se);if Sm>m*n/27B1=bwareaopen(C,Sm);k_y1=m;k2=m;l2=n;if any(B1(i,:))==1k_y1=i;breakendendfor i=k_y1:mif B1(i,:)==0k2=i;breakendendfor j=1:nif any(B1(:,j))==1l_y1=j;breakendendfor j=l_y1:nif B1(:,j)==0l2=j;breakendendk_y=k2-k_y1;if k_y>.5*l&&k_y<3*lI1=imcrop(B1,[l_y1 k_y1 l .4*k_y]); [n1 m1]=size(I1);L1=bwlabel(I1);E=regionprops(L1,'area');Si=[E.Area];Sm=max(Si);if Sm/(n1*m1)>.3B2=bwareaopen(I1,floor(.5*Sm)); g_y1=m1;g2=m1;for j=1:m1if any(B2(:,j))==1g_y1=j;breakendendfor j=g_y1:m1if B2(:,j)==0;g2=j;breakendendg=g2-g_y1;figure;imshow(I);hold onh1=line([l_y1+g_y1,l_y1+g_y1+g],[k_y1,k_y1]);h2=line([l_y1+g_y1+g,l_y1+g_y1+g],[k_y1,k_y1+1.1*g]);h3=line([l_y1+g_y1+g,l_y1+g_y1],[k_y1+1.1*g,k_y1+1.1*g]);h4=line([l_y1+g_y1,l_y1+g_y1],[k_y1+1.1*g,k_y1]);h=[h1 h2 h3 h4];set(h,'Color',[1 0 0],'LineWidth',2);elsefigure;imshow(I);endelsefigure;imshow(I);endelsefigure;imshow(I);end注：本程序是基于肤色的人脸侦测程序，较为简单，只能检测出一个人脸，对于背景较单调的情况下的个体照，有较高的检测率，而且检测速度快。

文献综述正文范文基于Adaboost算法的人脸检测文献综述一、人脸检测概述随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验证和识别的要求日益迫切。

人脸与人体的其他生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来，具有很强的个体差异性、自身稳定性、唯一性和不易被复制的良好特性，因而它们为身份鉴别提供了必要的前提；并且同其他生物特征识别技术相比，人脸是一个信息极丰富的模式集合，是人类互相判别、认识、记忆的主要标志[1]，人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好的优越性，也是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一[2]。

所谓人脸识别，是指给定一个场景的静态图像或动态视频，判断其中是否存在人脸，如果存在人脸则进一步给出每张人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息并且依据这些信息进一步提取每张人脸蕴含的身份特征，将其与已知人脸库中的人脸进行对比，从而识别场景中单个或者多个人的身份[3]。

人脸识别过程可分为人脸检测（判断输入图像中是否存在人脸)、人脸特征提取(检测每个人脸的主要器官位置和形状)和人脸识别(将人脸特征提取结果与库中人脸对比)三个阶段。

使用Adaboost算法进行人脸识别流程[5]，如图 1所示。

在这一过程中，第一步即人脸检测是最为关键的。

检测的准确性、定位精确性和检测速度将影响整个系统的性能。

图 1 人脸检测与人脸识别流程在实际应用中，由于客观因素的影响，人脸检测问题的难易程度以及处理方法有很大差异。

在某些情况下由于图像(照片)的获取环境是可以人为控制的(如身份证照片等)，因而人脸的定位可以轻易地做到。

但在大多数的场合中由于（1）人脸是一类高度非刚性的目标，存在相貌、表情、肤色、姿态等差异；（2）人脸上可能存在一些附属物，毛发、化妆品等；（3）人脸的姿态千变万化，并且存在遮挡物；（4）待检图像性质的差异性。

如：图像的分辨率、摄录器材的质量等；（5）光照的种类、强度和角度的不同，其作用在人脸上所产生的性质不同的反射，造成不同区域的阴影[6]；（6）场景较复杂，人脸的位置预先不知道等因素会使人脸检测问题变得更为复杂。

⼈脸检测中AdaBoost算法详解⼈脸检测中的AdaBoost算法，供⼤家参考，具体内容如下第⼀章：引⾔2017.7.31。

英国测试⼈脸识别技术，不需要排队购票就能刷脸进站。

据BBC新闻报道，这项英国政府铁路安全标准委员会资助的新技术，由布⾥斯托机器⼈实验室(Bristol Robotics Laboratory) 负责开发。

这个报道可能意味着我们将来的⽣活⽅式。

虽然⼈脸识别技术已经研究了很多年了，⽐较成熟了，但是还远远不够，我们以后的⽬标是通过识别⾯部表情来获得⼈类⼼理想法。

长期以来，计算机就好像⼀个盲⼈，需要被动地接受由键盘、⽂件输⼊的信息，⽽不能主动从这个世界获取信息并⾃主处理。

⼈们为了让计算机看到这个世界并主动从这个世界寻找信息，发展了机器视觉；为了让计算机⾃主处理和判断所得到的信息，发展了⼈⼯智能科学。

⼈们梦想，终有⼀天，⼈机之间的交流可以像⼈与⼈之间的交流⼀样畅通和友好。

⽽这些技术实现的基础是在⼈脸检测上实现的，下⾯是我通过学习基于 AdaBoost 算法的⼈脸检测，赵楠的论⽂的学习⼼得。

第⼆章：关于Adaptive BoostingAdaBoost 全称为Adaptive Boosting。

Adaptively，即适应地，该⽅法根据弱学习的结果反馈适应地调整假设的错误率，所以Adaboost不需要预先知道假设的错误率下限。

Boosting意思为提升、加强，现在⼀般指将弱学习提升为强学习的⼀类算法。

实质上，AdaBoost算法是通过机器学习，将弱学习提升为强学习的⼀类算法的最典型代表。

第三章：AdaBoost算法检测⼈脸的过程先上⼀张完整的流程图，下⾯我将对着这张图作我的学习分享：1.术语名词解析：弱学习，强学习：随机猜测⼀个是或否的问题，将会有50%的正确率。

如果⼀个假设能够稍微地提⾼猜测正确的概率，那么这个假设就是弱学习算法，得到这个算法的过程称为弱学习。

可以使⽤半⾃动化的⽅法为好⼏个任务构造弱学习算法，构造过程需要数量巨⼤的假设集合，这个假设集合是基于某些简单规则的组合和对样本集的性能评估⽽⽣成的。

《基于Adaboost的人脸检测技术研究》一、引言人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用广泛，包括安全监控、人机交互、智能视频分析等。

随着深度学习和机器学习技术的快速发展，人脸检测的准确率和效率得到了显著提升。

Adaboost算法作为机器学习领域的一种重要方法，其在人脸检测方面的应用受到了广泛关注。

本文旨在研究基于Adaboost的人脸检测技术，并探讨其技术原理、实现方法及性能评估。

二、Adaboost算法概述Adaboost（Adaptive Boosting）是一种自适应的集成学习算法，其基本思想是将多个弱分类器组合成一个强分类器。

Adaboost算法通过不断调整样本权重，训练出多个弱分类器，并将这些弱分类器按照一定的权重进行加权组合，从而得到一个强分类器。

Adaboost算法在处理人脸检测等复杂问题时具有较高的准确性和稳定性。

三、基于Adaboost的人脸检测技术基于Adaboost的人脸检测技术主要利用Adaboost算法和特征提取技术，如Haar特征、LBP特征等，从图像中提取出人脸特征并进行分类。

具体实现步骤如下：1. 特征提取：利用Haar特征、LBP特征等算法从图像中提取出人脸特征。

2. 训练弱分类器：使用Adaboost算法对提取出的特征进行训练，得到多个弱分类器。

3. 组合强分类器：将多个弱分类器按照一定的权重进行加权组合，得到一个强分类器。

4. 人脸检测：利用强分类器对图像进行扫描，当检测到符合人脸特征的区域时，即认为检测到人脸。

四、实验与分析本文采用OpenCV库中的Adaboost人脸检测算法进行实验。

实验数据集包括公开的人脸数据库和非人脸数据库。

通过调整算法参数和优化模型，我们对算法的性能进行了评估。

实验结果表明，基于Adaboost的人脸检测算法在处理不同光照、姿态和表情条件下的人脸时具有较高的准确性和稳定性。

同时，通过与其他人脸检测算法进行比较，本文所提算法在性能上具有明显的优势。

如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别人脸检测和人脸识别是计算机视觉领域中的重要技术应用，可以广泛用于人脸识别系统、人脸支付、安全监控等众多领域。

本文将介绍如何使用Matlab进行人脸检测和人脸识别。

1. 背景介绍人脸检测和人脸识别技术的出现，为计算机系统实现对人脸的自动分析和识别提供了可能。

人脸检测是指从一幅图像或视频序列中确定是否存在人脸，并找出人脸的位置和大小。

而人脸识别则是在检测到的人脸图像上进行特征提取和模式匹配，以实现对人脸的身份识别。

2. 人脸检测在Matlab中，可以使用Viola-Jones算法进行人脸检测。

该算法通过构造Haar特征与Adaboost集成学习算法相结合，能够在较短的时间内实现高效的人脸检测。

具体操作如下：2.1 加载图像首先，在Matlab中加载需要进行人脸检测的图像。

可以使用imread函数进行图像加载，并将其转换为灰度图像进行处理。

例如：```Matlabimage = imread('face.jpg');gray_image = rgb2gray(image);```2.2 构建人脸检测器在Matlab中，可以使用vision.CascadeObjectDetector对象构建人脸检测器。

该对象可以通过Viola-Jones算法进行人脸检测。

具体代码如下：```MatlabfaceDetector = vision.CascadeObjectDetector();bbox = step(faceDetector, gray_image);```2.3 显示检测结果最后，可以使用insertObjectAnnotation函数将检测到的人脸位置在原始图像上标记出来。

代码示例如下：```Matlabdetected_image = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(detected_image);```3. 人脸识别在Matlab中，可以使用基于人脸特征的Eigenface、Fisherface和LBPH等算法进行人脸识别。

人脸识别核心算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。

识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。

我们在这方面的主要工作包括：∙基于LGBP的人脸识别方法问题：统计学习目前已经成为人脸识别领域的主流方法，但实践表明，基于统计学习的方法往往会存在“推广能力弱”的问题，尤其在待识别图像“属性”未知的情况下，更难以确定采用什么样的训练图像来训练人脸模型。

鉴于此，在对统计学习方法进行研究的同时，我们还考虑了非统计模式识别的一类方法。

思路：对于给定的人脸图像，LGBP方法首先将其与多个不同尺度和方向的Gabor滤波器卷积(卷积结果称为Gabor特征图谱)获得多分辨率的变换图像。

然后将每个Gabor特征图谱划分成若干互不相交的局部空间区域，对每个区域提取局部邻域像素的亮度变化模式，并在每个局部空间区域内提取这些变化模式的空间区域直方图，所有Gabor特征图谱的、所有区域的直方图串接为一高维特征直方图来编码人脸图像。

并通过直方图之间的相似度匹配技术（如直方图交运算）来实现最终的人脸识别。

在FERET四个人脸图像测试集合上与FERET97的结果对比情况见下表。

由此可见，该方法具有良好的识别性能。

而且LGBP方法具有计算速度快、无需大样本学习、推广能力强的优点。

参见ICCV2005表.LGBP方法与FERET'97最佳结果的对比情况∙基于AdaBoost的Gabor特征选择及判别分析方法问题：人脸描述是人脸识别的核心问题之一，人脸识别的研究实践表明：在人脸三维形状信息难以准确获取的条件下，从图像数据中提取多方向、多尺度的Gabor特征是一种合适的选择。

使用Gabor特征进行人脸识别的典型方法包括弹性图匹配方法（EGM）和Gabor特征判别分类法（GFC）。

EGM在实用中需要解决关键特征点的定位问题，而且其速度也很难提高；而GFC则直接对下采样的Gabor特征用PCA降维并进行判别分析，尽管这避免了精确定位关键特征点的难题，但下采样的特征维数仍然偏高，而且简单的下采样策略很可能遗漏了非常多的有用特征。

中国图像图形网整理罕兴+语音图像?14:17:06大家注意了主讲开始了坐好啊岁月－人眼跟踪 14:17:10多项式级的学习算法来识别一组概念，并且识别率很高，那么这组概念是强可学习的；arinny人脸检测 14:23:09而如果学习算法识别一组概念的正确率仅比随机猜测的略好，那么这组概念是弱可学习的。

arinny人脸检测 14:23:45如果能将一个弱学习算法提升为强学习算法，那么在学习概念时，只要找到一个比随机猜测略好的弱学习算法，就可以将其提升为强学习算法，而不必直接去找通常情况下很难获得的强学习算法arinny人脸检测 14:24:48下面来看ＰＡＣ学习模型arinny人脸检测 14:25:02Valiant ——关于可学习性的理论：概率地、近似地、正确地可学习的(PAC Probably、Approximately、Correct)arinny人脸检测 14:25:44基于上面所说的Schapire和Freund 提出了一个新的boosting 算法：AdaBoost算法,它解决了早期boosting 算法的许多不足arinny人脸检测 14:26:56下面来探讨下我们在训练时候所选取的特征arinny人脸检测 14:27:09Harr特征arinny人脸检测 14:27:17如下图arinny人脸检测 14:27:59看到了？善良-人脸识别 14:28:06看到周扒皮__抓壮丁 14:28:09Okarinny人脸检测 14:28:45我们为什么要选取这样的特征呢那是因为罕兴+语音图像?14:28:50看到arinny人脸检测 14:29:03矩形特征在人脸上的匹配如下图周扒皮__抓壮丁 14:29:42图片没显示．．有人看到没？罕兴+语音图像?14:29:51看到了善良-人脸识别 14:29:53？我看到啊胡杨_图像检索 14:29:55看到了arinny人脸检测 14:30:03ＰＫarinny人脸检测 14:30:06ＯＫ罕兴+语音图像?14:30:08教育网都可以的周扒皮__抓壮丁 14:30:10下面看看如何计算这些特征arinny人脸检测 14:31:10利用积分图计算矩形特征arinny人脸检测 14:31:23如图：区域Ｄ的像素值，可以利用1,2,3,4点的积分图来计算：arinny人脸检测 14:31:51罕兴+语音图像?14:32:21看不到了善良-人脸识别 14:32:28我看到周扒皮__抓壮丁 14:32:30我这儿有麦田_人脸合成 14:32:58能看到arinny人脸检测 14:33:12前面的特征就是通过积分来求的arinny人脸检测 14:33:27具体求法见上图arinny人脸检测 14:34:11下面来看看训练的整个过程图看不清不要紧完了上穿到共享里麦田_人脸合成 14:34:49okarinny人脸检测 14:34:58AdaBoost算法训练强分类器的算法步骤：arinny人脸检测 14:35:13Ａ给定一系列样本(,),(,)，．．．(,),其中＝０表示其为负样本（非人脸），＝１表示其为正样本（人脸）．n为总共的训练样本数量．arinny人脸检测 14:37:07？麦田_人脸合成 14:37:21怎么arinny人脸检测 14:37:37(x1,y1)(x2,y2)....(xn.yn)arinny人脸检测 14:37:54样本刚没显示麦田_人脸合成 14:38:11恩yi=0表示负样本，对吗arinny人脸检测 14:38:20对罕兴+语音图像?14:38:25公式编辑器编辑的不能显示的麦田_人脸合成 14:38:49不行就贴成图arinny人脸检测 14:38:51啊？显示不了罕兴+语音图像?14:39:10 我能看到罕兴+语音图像?14:39:13 两次都是小哈-人脸识别 14:39:28 一张看不到训练的思路主要在循环arinny人脸检测 14:44:561. 归一化权重：麦田_人脸合成 14:45:11能不能把整个过程贴出来，然后讲讲选取最佳的弱分类器（拥有最小错误率）arinny人脸检测 14:50:53按照这个最佳弱分类器，调整权重：arinny人脸检测 14:51:14最后形成强分类器罕兴+语音图像?14:51:38好思想这样子理念很好arinny人脸检测 14:51:39可行啊？麦田_人脸合成 14:52:14罕兴，你明白我们不明白啊小哈-人脸识别 14:52:15这个？？是指？？罕兴+语音图像?14:52:25这就是所谓的 trade off麦田_人脸合成 14:53:30思路就是：训练弱分类器，然后提升为强分类器，对吗？arinny人脸检测 14:53:38对对！麦田_人脸合成 14:53:54跟Harr特征什么关系呢罕兴+语音图像?14:53:58主讲继续很对这种理念很好值得借鉴arinny人脸检测 14:54:25经过大Ｔ轮循环选取Ｔ个最佳弱分类器arinny人脸检测 14:54:57ＨＡＲＲ特征是我们用来训练的特征啊煦韬_PCA人脸 14:55:13具体是什么样子的特征？arinny人脸检测 14:55:31有没看到那个图煦韬_PCA人脸 14:55:47嗯，这边看不到图，周扒皮__抓壮丁 14:56:01“1. 对每个特征f,训练一个弱分类器；”是指Harr特征吗arinny人脸检测 14:56:07那个图主要有１：２２：１１：３２：２四种arinny人脸检测 14:56:32麦田_人脸合成(3414967) 14:56:05“1. 对每个特征f,训练一个弱分类器；”是指Harr特征吗arinny人脸检测 14:56:35对啊arinny人脸检测 14:56:38就是的麦田_人脸合成 14:57:05什么1:2,2:1...呀arinny人脸检测 14:57:19就是ＨＡＲＲ矩形特征啊arinny人脸检测 14:57:36前面贴出来的等等请看21天－人脸识别 14:57:54总共有多少个矩形特征罕兴+语音图像?14:58:04恩理解看了图就可以理解罕兴+语音图像?14:58:164个arinny人脸检测 14:58:22对麦田_人脸合成(3414967) 14:56:05“1. 对每个特征f,训练一个弱分类器；”那不只有四个弱分类器arinny人脸检测 14:59:12对问的好arinny人脸检测 14:59:20不是的21天－人脸识别 14:59:43那是怎么着arinny人脸检测 14:59:47等下贴图周扒皮__抓壮丁 14:59:51arinny人脸检测 15:00:17大家可看到这些特征了？Judy_人脸识别 15:00:22是不是“4类特征，但是每个特征可以不止一个？麦田_人脸合成 15:00:33这样概括：对每个Harr特征，训练一个若分类器，然后调整这些若分类器的权重，使得总错误率最小然后再调整权重，得到强分类器。

《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》篇一一、引言人脸检测是计算机视觉领域的重要任务之一，其应用广泛，包括安全监控、人机交互、视频分析等。

随着深度学习和机器学习技术的发展，基于Adaboost的人脸检测算法得到了广泛的关注和研究。

本文将基于Adaboost算法进行人脸检测的研究及实现。

二、Adaboost算法概述Adaboost（Adaptive Boosting）是一种迭代算法，其基本思想是将多个弱分类器组合成一个强分类器。

在人脸检测中，Adaboost算法通过训练一系列的弱分类器（即特征分类器），然后将这些弱分类器组合起来，形成强分类器进行人脸检测。

Adaboost算法具有训练速度快、检测准确率高等优点。

三、基于Adaboost的人脸检测算法研究1. 特征提取在人脸检测中，特征提取是关键的一步。

Adaboost算法通过训练一系列的特征分类器来提取人脸特征。

这些特征可以是颜色、形状、纹理等。

在训练过程中，Adaboost算法会根据每个特征的分类效果，自适应地调整其权重，使得最终组合的强分类器更加准确。

2. 训练弱分类器在训练弱分类器时，Adaboost算法会选择一些具有代表性的样本进行训练。

这些样本包括正样本（即包含人脸的图像）和负样本（即不包含人脸的图像）。

通过调整阈值和特征权重，训练出多个弱分类器。

3. 组合强分类器将训练得到的弱分类器按照一定的权重进行组合，形成强分类器。

在组合过程中，Adaboost算法会根据每个弱分类器的分类效果，自适应地调整其权重。

最终得到的强分类器可以有效地进行人脸检测。

四、基于Adaboost的人脸检测算法实现1. 准备数据集首先需要准备一个人脸数据集，包括正样本和负样本。

正样本是包含人脸的图像，负样本是不包含人脸的图像。

将数据集分为训练集和测试集，用于训练和测试人脸检测算法。

2. 特征提取和弱分类器训练使用Adaboost算法训练一系列的特征分类器，提取人脸特征。

MATLAB中的人脸识别与人脸检测技术在计算机视觉领域，人脸识别技术和人脸检测技术一直是备受关注的研究方向。

随着深度学习和图像处理技术的迅猛发展，人脸识别和人脸检测的准确性和效率得到了极大的提升。

而在实现这些技术的过程中，MATLAB作为一种强大的工具在计算机视觉领域也发挥着重要的作用。

一、人脸检测人脸检测是指在图像或视频中准确定位和提取出人脸的过程。

它是其他人脸相关处理任务的前置步骤，如人脸识别、人脸表情识别等。

MATLAB中，有一种常用的人脸检测方法是使用基于Haar特征的级联分类器。

Haar特征是一种基于图像亮度的矩形滤波器，通过对不同矩形区域的亮度值加权求和，可用于检测目标物体的边缘、纹理、对比度等特征。

该方法通过训练一个级联的分类器，结合AdaBoost算法，通过选择最佳的特征子集来实现人脸的快速准确检测。

在MATLAB中，使用人脸检测器的过程可以分为以下几个步骤：首先，加载人脸检测器的级联分类器模型，MATLAB提供了一些经过训练的模型可供使用；然后，读取一张待检测的图像，可以使用imread函数读取；接着，将待检测的图像转换为灰度图像，通过rgb2gray函数实现；最后，利用人脸检测器模型对灰度图像进行检测，通过调用vision.CascadeObjectDetector函数实现。

通过这一系列步骤，可以实现快速准确的人脸检测。

二、人脸识别人脸识别是指通过对已知人脸的建模和存储，对输入的人脸图像进行比对和匹配，以判断其身份的过程。

人脸识别技术广泛应用于各个领域，如人脸门禁系统、人脸支付等。

在MATLAB中，也提供了一些方便易用的工具箱和函数，可用于实现人脸识别。

一个常用的人脸识别方法是基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的方法。

该方法在人脸识别任务中应用广泛，其基本思想是通过线性变换将输入人脸图像从原始空间映射到一个低维子空间，然后再根据最小距离原则进行分类。

1.色彩空间转换function [r,g]=rgb_RGB(Ori_Face)R=Ori_Face(:,:,1);G=Ori_Face(:,:,2);B=Ori_Face(:,:,3);R1=im2double(R); % 将uint8型转换成double型G1=im2double(G);B1=im2double(B);RGB=R1+G1+B1;row=size(Ori_Face,1); % 行像素column=size(Ori_Face,2); % 列像素for i=1:rowfor j=1:columnrr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j);gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j);endendrrr=mean(rr);r=mean(rrr);ggg=mean(gg);g=mean(ggg);2.均值和协方差t1=imread('D:\matlab\皮肤库\1.jpg');[r1,g1]=rgb_RGB(t1); t2=imread('D:\matlab\皮肤库\2.jpg');[r2,g2]=rgb_RGB(t2); t3=imread('D:\matlab\皮肤库\3.jpg');[r3,g3]=rgb_RGB(t3); t4=imread('D:\matlab\皮肤库\4.jpg');[r4,g4]=rgb_RGB(t4); t5=imread('D:\matlab\皮肤库\5.jpg');[r5,g5]=rgb_RGB(t5); t6=imread('D:\matlab\皮肤库\6.jpg');[r6,g6]=rgb_RGB(t6); t7=imread('D:\matlab\皮肤库\7.jpg');[r7,g7]=rgb_RGB(t7); t8=imread('D:\matlab\皮肤库\8.jpg');[r8,g8]=rgb_RGB(t8);t9=imread('D:\matlab\皮肤库\9.jpg');[r9,g9]=rgb_RGB(t9);t10=imread('D:\matlab\皮肤库\10.jpg');[r10,g10]=rgb_RGB(t10);t11=imread('D:\matlab\皮肤库\11.jpg');[r11,g11]=rgb_RGB(t11);t12=imread('D:\matlab\皮肤库\12.jpg');[r12,g12]=rgb_RGB(t12);t13=imread('D:\matlab\皮肤库\13.jpg');[r13,g13]=rgb_RGB(t13);t14=imread('D:\matlab\皮肤库\14.jpg');[r14,g14]=rgb_RGB(t14);t15=imread('D:\matlab\皮肤库\15.jpg');[r15,g15]=rgb_RGB(t15);t16=imread('D:\matlab\皮肤库\16.jpg');[r16,g16]=rgb_RGB(t16);t17=imread('D:\matlab\皮肤库\17.jpg');[r17,g17]=rgb_RGB(t17);t18=imread('D:\matlab\皮肤库\18.jpg');[r18,g18]=rgb_RGB(t18);t19=imread('D:\matlab\皮肤库\19.jpg');[r19,g19]=rgb_RGB(t19);t20=imread('D:\matlab\皮肤库\20.jpg');[r20,g20]=rgb_RGB(t20);t21=imread('D:\matlab\皮肤库\21.jpg');[r21,g21]=rgb_RGB(t21);t22=imread('D:\matlab\皮肤库\22.jpg');[r22,g22]=rgb_RGB(t22);t23=imread('D:\matlab\皮肤库\23.jpg');[r23,g23]=rgb_RGB(t23);t24=imread('D:\matlab\皮肤库\24.jpg');[r24,g24]=rgb_RGB(t24);t25=imread('D:\matlab\皮肤库\25.jpg');[r25,g25]=rgb_RGB(t25);t26=imread('D:\matlab\皮肤库\26.jpg');[r26,g26]=rgb_RGB(t26);t27=imread('D:\matlab\皮肤库\27.jpg');[r27,g27]=rgb_RGB(t27);r=cat(1,r1,r2,r3,r4,r5,r6,r7,r8,r9,r10,r11,r12,r13,r14,r15,r16,r17,r18,r19,r20,r21,r22, r23,r24,r25,r26,r27);g=cat(1,g1,g2,g3,g4,g5,g6,g7,g8,g9,g10,g11,g12,g13,g14,g15,g16,g17,g18,g19,g20 ,g21,g22,g23,g24,g25,g26,g27);m=mean([r,g])n=cov([r,g])3.求质心function [xmean, ymean] = center(bw)bw=bwfill(bw,'holes');area = bwarea(bw);[m n] =size(bw);bw=double(bw);xmean =0; ymean = 0;for i=1:m,for j=1:n,xmean = xmean + j*bw(i,j);ymean = ymean + i*bw(i,j);end;end;if(area==0)xmean=0;ymean=0;elsexmean = xmean/area;ymean = ymean/area;xmean = round(xmean);ymean = round(ymean);end4. 求偏转角度function [theta] = orient(bw,xmean,ymean) [m n] =size(bw);bw=double(bw);a = 0;b = 0;c = 0;for i=1:m,for j=1:n,a = a + (j - xmean)^2 * bw(i,j);b = b + (j - xmean) * (i - ymean) * bw(i,j);c = c + (i - ymean)^2 * bw(i,j);end;b = 2 * b;theta = atan(b/(a-c))/2;theta = theta*(180/pi); % 从幅度转换到角度5. 找区域边界function [left, right, up, down] = bianjie(A)[m n] = size(A);left = -1;right = -1;up = -1;down = -1;for j=1:n,for i=1:m,if (A(i,j) ~= 0)left = j;break;end;end;if (left ~= -1) break;end;end;for j=n:-1:1,for i=1:m,if (A(i,j) ~= 0)right = j;break;end;end;if (right ~= -1) break;end;for i=1:m,for j=1:n,if (A(i,j) ~= 0)up = i;break;end;end;if (up ~= -1)break;end;end;for i=m:-1:1,for j=1:n,if (A(i,j) ~= 0)down = i;break;end;end;if (down ~= -1)break;end;end;6. 求起始坐标function newcoord = checklimit(coord,maxval) newcoord = coord;if (newcoord<1)newcoord=1;end;if (newcoord>maxval)newcoord=maxval;end;7.模板匹配function [ccorr, mfit, RectCoord] = mobanpipei(mult, frontalmodel,ly,wx,cx, cy, angle)frontalmodel=rgb2gray(frontalmodel);model_rot = imresize(frontalmodel,[ly wx],'bilinear'); % 调整模板大小model_rot = imrotate(model_rot,angle,'bilinear'); % 旋转模板[l,r,u,d] = bianjie(model_rot); % 求边界坐标bwmodel_rot=imcrop(model_rot,[l u (r-l) (d-u)]); % 选择模板人脸区域[modx,mody] =center(bwmodel_rot); % 求质心[morig, norig] = size(bwmodel_rot);% 产生一个覆盖了人脸模板的灰度图像mfit = zeros(size(mult));mfitbw = zeros(size(mult));[limy, limx] = size(mfit);% 计算原图像中人脸模板的坐标startx = cx-modx;starty = cy-mody;endx = startx + norig-1;endy = starty + morig-1;startx = checklimit(startx,limx);starty = checklimit(starty,limy);endx = checklimit(endx,limx);endy = checklimit(endy,limy);for i=starty:endy,for j=startx:endx,mfit(i,j) = model_rot(i-starty+1,j-startx+1);end;end;ccorr = corr2(mfit,mult) % 计算相关度[l,r,u,d] = bianjie(bwmodel_rot);sx = startx+l;sy = starty+u;RectCoord = [sx sy (r-1) (d-u)]; % 产生矩形坐标8.主程序clear;[fname,pname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.gif'},'Please choose a color picture...'); % 返回打开的图片名与图片路径名[u,v]=size(fname);y=fname(v); % 图片格式代表值switch ycase 0errordlg('You Should Load Image File First...','Warning...');case{'g';'G';'p';'P';'f';'F'}; % 图片格式若是JPG/jpg、BMP/bmp、TIF/tif 或者GIF/gif，才打开I=cat(2,pname,fname);Ori_Face=imread(I);subplot(2,3,1),imshow(Ori_Face);otherwiseerrordlg('You Should Load Image File First...','Warning...');endR=Ori_Face(:,:,1);G=Ori_Face(:,:,2);B=Ori_Face(:,:,3);R1=im2double(R); % 将uint8型转换成double型处理G1=im2double(G);B1=im2double(B);RGB=R1+G1+B1;m=[ 0.4144,0.3174]; % 均值n=[0.0031,-0.0004;-0.0004,0.0003]; % 方差row=size(Ori_Face,1); % 行像素数column=size(Ori_Face,2); % 列像素数for i=1:rowfor j=1:columnif RGB(i,j)==0rr(i,j)=0;gg(i,j)=0;elserr(i,j)=R1(i,j)/RGB(i,j); % rgb归一化gg(i,j)=G1(i,j)/RGB(i,j);x=[rr(i,j),gg(i,j)];p(i,j)=exp((-0.5)*(x-m)*inv(n)*(x-m)'); % 皮肤概率服从高斯分布endendendsubplot(2,3,2);imshow(p); % 显示皮肤灰度图像low_pass=1/9*ones(3);image_low=filter2(low_pass, p); % 低通滤波去噪声subplot(2,3,3);imshow(image_low);% 自适应阀值程序previousSkin2 = zeros(i,j);changelist = [];for threshold = 0.55:-0.1:0.05two_value = zeros(i,j);two_value(find(image_low>threshold)) = 1;change = sum(sum(two_value - previousSkin2));changelist = [changelist change];previousSkin2 = two_value;end[C, I] = min(changelist);optimalThreshold = (7-I)*0.1two_value = zeros(i,j);two_value(find(image_low>optimalThreshold)) = 1; % 二值化subplot(2,3,4);imshow(two_value); % 显示二值图像frontalmodel=imread('E:\我的照片\人脸模板.jpg'); % 读入人脸模板照片FaceCoord=[];imsourcegray=rgb2gray(Ori_Face); % 将原照片转换为灰度图像[L,N]=bwlabel(two_value,8); % 标注二值图像中连接的部分,L为数据矩阵，N为颗粒的个数for i=1:N,[x,y]=find(bwlabel(two_value)==i); % 寻找矩阵中标号为i的行和列的下标bwsegment = bwselect(two_value,y,x,8); % 选择出第i个颗粒numholes = 1-bweuler(bwsegment,4); % 计算此区域的空洞数if (numholes >= 1) % 若此区域至少包含一个洞，则将其选出进行下一步运算RectCoord = -1;[m n] = size(bwsegment);[cx,cy]=center(bwsegment); % 求此区域的质心bwnohole=bwfill(bwsegment,'holes'); % 将洞封住（将灰度值赋为1）justface = uint8(double(bwnohole) .* double(imsourcegray));% 只在原照片的灰度图像中保留该候选区域angle = orient(bwsegment,cx,cy); % 求此区域的偏转角度bw = imrotate(bwsegment, angle, 'bilinear');bw = bwfill(bw,'holes');[l,r,u,d] =bianjie(bw);wx = (r - l +1); % 宽度ly = (d - u + 1); % 高度wratio = ly/wx % 高宽比if ((0.8<=wratio)&(wratio<=2))% 如果目标区域的高度/宽度比例大于0.8且小于2.0，则将其选出进行下一步运算S=ly*wx; % 计算包含此区域矩形的面积A=bwarea(bwsegment); % 计算此区域面积if (A/S>0.35)[ccorr,mfit, RectCoord] = mobanpipei(justface,frontalmodel,ly,wx, cx,cy, angle);endif (ccorr>=0.6)mfitbw=(mfit>=1);invbw = xor(mfitbw,ones(size(mfitbw)));source_with_hole = uint8(double(invbw) .* double(imsourcegray));final_image = uint8(double(source_with_hole) + double(mfit));subplot(2,3,5);imshow(final_image); % 显示覆盖了模板脸的灰度图像imsourcegray = final_image;subplot(2,3,6);imshow(Ori_Face); % 显示检测效果图end;if (RectCoord ~= -1)FaceCoord = [FaceCoord; RectCoord];endendendend% 在认为是人脸的区域画矩形[numfaces x] = size(FaceCoord);for i=1:numfaces,hd = rectangle('Position',FaceCoord(i,:));set(hd, 'edgecolor', 'y');end人脸检测是人脸识别、人机交互、智能视觉监控等工作的前提。

使用Matlab进行人脸识别与人脸检测的方法人脸识别和人脸检测是计算机视觉领域中的重要研究方向，也是图像处理和模式识别的关键应用之一。

随着计算机硬件性能的提升和深度学习算法的发展，人脸识别和人脸检测的准确率和效率得到了显著提高。

本文将介绍使用Matlab进行人脸识别与人脸检测的基本方法和技术。

一、人脸检测人脸检测是指在给定图像中自动寻找并定位出人脸的过程。

在Matlab中，常用的人脸检测方法是基于Viola-Jones算法的人脸检测器。

该算法利用了Haar特征和AdaBoost分类器的思想，通过分类器的级联来提高检测的准确率。

在Matlab中，可以使用内置的vision.CascadeObjectDetector函数实现人脸检测。

该函数需要提供一个训练好的人脸检测模型，可以使用官方提供的人脸检测器模型，也可以自己进行模型训练。

除了Viola-Jones算法，还有很多其他的人脸检测方法，比如基于Haar特征的AdaBoost分类器、基于HOG特征的支持向量机（SVM）分类器等。

不同的方法在不同的情境下有着不同的表现，对于特定的应用场景，可以选择最适合的人脸检测方法。

二、人脸识别人脸识别是指根据人脸图像进行身份认证或者身份确认的过程。

在Matlab中，可以利用人脸识别工具箱（Face Recognition Toolbox）实现人脸识别。

该工具箱包括了多种常用的人脸识别算法和工具函数。

常用的人脸识别算法包括特征脸（Eigenface）、Fisherfaces和局部二值模式直方图（Local Binary Pattern Histogram，LBPH）等。

特征脸算法通过主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）将人脸图像降维，然后利用降维后的特征向量进行识别。

Fisherfaces算法在特征脸算法的基础上加入了线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）的步骤，以进一步提高分类准确率。

基于AdaBoost方法的人脸检测研究伴随城镇化的进展，在测控以及监管流动人口部分，给政府人员的巡查以及监管带来一定难度，首先概述了人脸检测方法，包括人脸检测方式和学习策略，进而研究了AdaBoost人脸检测算法，包括算法基本流程、Haar长方形特征、AdaBoosting级联分类装置。

给出人脸特征获取，图像空间映射和主分量解析算法，最后分析了AdaBoost方法训练方法和检测算法、误检与漏检情况。

标签：人脸检测；AdaBoost；图像空间映射；主分量解析1 引言由于人脸检测成为身份认定的主要方式，并且应用在现有的民用、商业的行业中，并得到好的发展。

此外，国家为构建安定和谐社会，国内加强针对经济领域，刑事犯罪领域的攻击力度。

并且在安全控制者实现犯罪事件的处理中，常将犯罪人员的相片以及特点材料公布给社会。

但选取该方式会消耗大量人力以及财力，并且由于犯罪人员的狡猾以及伪装特点该方式效率低而代价大。

若选取人脸检测方案，能够提升处理效率，譬如在主要的车站模块，码头模块，机场模块以及海关部分装设摄像装置能够录入出入者的人脸特征，将获取的人脸特点在数据集合中和犯罪人员的面部特点实现比较，得到精准的身份认证，便于处理犯罪人员的自动报警，该方式给安全防护人员给出了强大的策略支撑。

本文结合AdaBoost方法和Haar like特点划分算法，针对人类皮肤颜色选取meanshift策略和人眼算法二值化实现决策化结合，并依据视频时序特征完成搜索。

2 人脸检测方法概述2.1 人脸检测方式人脸检测即采用给定的录入图像判定能否包含人脸区域，若包含，则应当给定人脸区间的大小，方位以及姿势等相关信息。

人脸检索包含人脸的多样特征，遮挡特征，复杂背景算法以及人脸状态的作用。

科研人员选取图像检索策略处理了人脸检测问题。

基于知识算法的人工识别方案包含针对人脸模型的判别，采用规则实现人脸检测，譬如人脸的对称性，并且选取简约的规则给出两者之间的关联，并且转换为相应的测算，采用解析算法构建人脸校验方案。

基于Adaboost算法的人脸识别研究Adaboost，全称为Adaptive Boosting，即自适应增强算法，是一种常用的机器学习算法。

它是一种集成学习方法，最初由Y. Freund和R. Schapire在1996年引入。

Adaboost是一种迭代算法，每次迭代时，都会增强训练集中被错误分类的样本的权值，从而使下一轮训练更加关注实际上分类错误的样本，并且试图纠正上一轮的错误。

最终得到一个强大的分类器。

人脸识别作为计算机视觉的重要应用领域之一，Adaboost算法在其中也有重要的应用。

传统的人脸识别方法，通常是利用特征平面法提取人脸图像的特征，并通过多种分类方法进行分类，如神经网络、支持向量机等。

然而，这种方法由于物体特征的相互依存性以及分类器之间的耦合性等问题，使得它们更容易出现过拟合和误分类。

Adaboost算法能够有效解决这些问题，从而提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。

首先，应用Adaboost算法进行人脸识别，需要选取一些基分类器来构建强分类器。

在常见的基分类器中，最常用的是决策树。

Adaboost算法的强大之处在于它能够将多个弱分类器组合成强分类器，加强分类器的判别能力。

在每一次迭代时，Adaboost算法使用纠错机制，并调整权重，以让分类器关注之前分类错误的实例，优化分类效果。

通过这种方式，Adaboost算法能够减少误分类的概率，并稳定分类器的性能。

事实上，Adaboost算法的核心思想就是，利用多个较弱的分类器来构建一个相对更强的分类器。

所以，对于一组特定的人脸图像，Adaboost算法可以采用一些基本的分类算法进行分类，如决策树、SVM等。

每个基类分类器对于这组数据都会产生一些误差，Adaboost就是通过集成这些基本的分类器，进行贝叶斯判别来降低这些误差，最终得到一个更为准确的分类结果。

为了使人脸识别更加准确、鲁棒，Adaboost算法还可以与其他算法进行结合。

例如，在特征提取时，可以应用局部二值模式算法或SIFT算法。

《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人脸检测技术已成为计算机视觉领域中一项重要的研究课题。

Adaboost算法作为一种有效的机器学习方法，在人脸检测领域得到了广泛的应用。

本文旨在研究基于Adaboost算法的人脸检测技术，并探讨其实现方法。

二、Adaboost算法概述Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种迭代的方法，其基本思想是通过对样本加权和多个弱分类器组合得到一个强分类器。

在人脸检测中，Adaboost算法通过训练大量的特征模板，生成一系列弱分类器，然后通过加权的方式将这些弱分类器组合成一个强分类器，用于检测图像中的人脸。

三、人脸检测算法研究1. 特征提取：在人脸检测中，特征提取是关键的一步。

Adaboost算法通过训练大量的特征模板，提取出人脸的特征。

这些特征包括颜色、纹理、形状等多种信息。

在提取特征时，需要考虑到光照、姿态、表情等因素的影响，以提高检测的准确性。

2. 弱分类器训练：在Adaboost算法中，弱分类器的训练是至关重要的。

通过将提取出的特征作为输入，利用一定的学习算法训练出多个弱分类器。

这些弱分类器能够根据特征的不同程度判断图像中是否存在人脸。

3. 强分类器构建：将多个弱分类器通过加权的方式组合成一个强分类器。

在加权过程中，需要根据每个弱分类器的性能进行权重的分配，使得强分类器能够更好地检测出人脸。

四、人脸检测算法实现1. 预处理：对输入的图像进行预处理，包括灰度化、降噪、归一化等操作，以便于后续的特征提取和分类器训练。

2. 特征提取：利用Adaboost算法训练出大量的特征模板，提取出图像中的人脸特征。

3. 弱分类器训练：将提取出的特征作为输入，利用一定的学习算法训练出多个弱分类器。

4. 强分类器构建：将多个弱分类器通过加权的方式组合成一个强分类器，用于检测图像中的人脸。

5. 人脸检测：将强分类器应用于待检测的图像中，通过滑动窗口的方式对图像进行扫描，判断每个窗口内是否存在人脸。

基于Adaboost的人脸检测算法研究近年来，随着计算机技术的飞速发展，人工智能也成为了技术界的新宠。

无论是在识别、语音、图像还是人脸等领域，人工智能技术的应用都非常广泛。

其中，人脸检测就是一个比较常见的应用，在很多场景中都有广泛的应用，例如电视监控、人脸识别、安防领域等。

本文就基于Adaboost算法对人脸检测进行研究探讨。

一、人脸检测算法介绍人脸检测算法是一种从图像、视频中识别出人脸的计算机技术。

人脸检测算法分为特征分类算法和深度学习算法两种。

特征分类算法目前最为成熟的就是Adaboost算法了，它是一种基于弱分类器构造出强分类器的机器学习算法。

二、Adaboost算法原理Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种迭代算法，每次迭代中都会根据前一次迭代中的结果调整样本的权重，从而更加关注分类错误的样本。

具体来说，Adaboost算法的步骤如下：1. 初始化每个样本的权重为1/N，其中N为样本总数。

2. 不断迭代，每次迭代中根据上一次分类结果调整样本权重，如果分类错误，就将该样本权重增加；如果分类正确，就将该样本权重减少。

3. 每次迭代中都会选择一个分类器，并且将其添加到最终分类器中。

注意，每个分类器都是弱分类器，但是由于整体的迭代过程，最终得到的分类器是强分类器。

三、基于Adaboost的人脸检测算法实现在基于Adaboost的人脸检测算法中，我们的任务是训练一个强分类器，从而识别出样本中的人脸。

下面我们以公开数据集LFW为例，详细介绍基于Adaboost的人脸检测算法的实现流程。

1. 首先，我们需要从数据集中获取训练数据，该数据集包含了多个人的正脸图像。

我们需要对这些图像进行预处理，以便用于训练模型。

具体预处理步骤包括：裁剪、大小调整和归一化处理。

2. 接着，我们需要对图像提取特征。

在基于Adaboost的人脸检测算法中，常用的特征是Haar-like特征。

Haar-like特征就是图像中的一些区域，这些区域具有明显的灰度差异。

Matlab中Adaboost算法的代码实现Adaboost(Adaptive Boosting)是一种利用弱分类器构建强分类器的机器学习算法。

它通过迭代训练一系列弱分类器，并根据它们的表现动态调整样本权重，从而得到一个强分类器。

在Matlab中，可以利用现有的工具箱或自己编写代码实现Adaboost算法，下面将介绍如何使用Matlab进行Adaboost算法的代码实现。

1. 准备数据集需要准备用于训练和测试的数据集。

数据集通常包括特征矩阵和标签向量，其中特征矩阵的每一行代表一个样本的特征向量，标签向量表示每个样本的类别。

在Matlab中，可以使用table或array等数据结构来表示数据集。

2. 初始化权重在Adaboost算法中，每个样本都有一个权重，初始时可以将所有样本的权重设为相等值。

在Matlab中，可以使用ones函数创建一个全为1的权重向量。

3. 训练弱分类器接下来，需要进行迭代训练，每一轮训练都会得到一个新的弱分类器。

在Matlab中，可以使用现有的分类器函数，比如fitctree、fitcsvm 等，也可以根据具体情况自定义弱分类器的训练函数。

4. 计算分类器权重每个弱分类器都有一个权重，表示它在最终分类器中的重要程度。

在Matlab中，可以根据分类器的表现和误差率来计算权重。

5. 更新样本权重根据弱分类器的表现，需要更新每个样本的权重。

在Matlab中，可以根据Adaboost算法的更新规则，按照公式计算新的样本权重。

6. 构建强分类器经过多轮训练后，可以得到一系列弱分类器和对应的权重，将它们组合起来得到最终的强分类器。

在Matlab中，可以使用cell数组或结构体来保存弱分类器和权重，然后根据它们构建强分类器的预测函数。

7. 测试分类器可以将得到的强分类器应用到新的数据集上进行测试。

在Matlab中，可以利用训练好的分类器函数对新样本进行预测，并计算准确率、精确率、召回率等指标进行评估。