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1、CS-Adaboost CS-AdaBoostCS-AdaBoost 训练的直立面部检测器来验证1介的关注。许多技术已经应用于问题，如概率估计1，神经网络2和AdaBoostCS-Adaboost CS-AdaBoostCS-AdaBoost 训练的直立面部检测器来验证1介的关注。许多技术已经应用于问题，如概率估计1，神经网络2和AdaBoost3些。 的是，不包含脸部的窗口在旋转后不会包含任何脸部。在4中，系统使用“路由器”神经网络进行分析输入窗口，并在“检测器”网络处理之前返回可能的结果。在方法56使用方向直方图或Husdf 的方法首先使用由 CS-AdaBoost 学习算法训练的简单分类

2、器级联来确定可能的面部取的检测器可以在常见的Petinum 本文的其余部分组织如下：第 2 节介绍了 CS-AdaBoost 算法。 第 3 CS-AdaBoost452.SITIVEAdaBoostFreundSchapire 开发7 AdaBoost 的详细描介绍CS-Adaboostc AdaBoostAdaBoost 的详细描介绍CS-Adaboostc AdaBoostCS-AdaBoostc。1 由 CS-AdaBoost 算法训练的直立面样本上的三个分类器的累积边际分布具有不同的错分类成图Na cCS-AdaBoostNNa cCS-AdaBoostNaeAdaBoost 220

3、（3.2节中描述100的面部样本检测率。用c5.15.2c 302可以看出，用c和15.25 .11c据 Schapire 的分析8，AdaBoosting 3. CS-ADABOOST法的面部检测器流程31.25的缩放步骤对输入图像进行 123 特征320*2092,267个功能（对块大小有一些限制图 4 在子窗口中定义的五种类型的简单 Harr 小波特征：从灰矩形中的特征320*2092,267个功能（对块大小有一些限制图 4 在子窗口中定义的五种类型的简单 Harr 小波特征：从灰矩形中的像素的和中减去位于白矩形内的像素的总和脸部取向分类器是直立/非直立面强分类器的级联。 基于许多弱分类器构建单个直立非直立面强分类器，其中弱分类器根据特征的直立/ 31,713直立面检测器是直立面/非面强分类器的级联。 单独的面/2030004.实2011,580 个直立面样本以训练所有分类器。CMU测试装置D450223 1 中，使用方向分类器和立式检测器; 55CMU测试集D 中包含223 个面的各种图像的检测5

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