鲁棒的实时人脸检测：Robust Real-Time Face Detection

摘要：本篇文章介绍了一种人脸检测体系，它能够快速处置图象并到达较高的检测率。它具有三个症结性的贡献。第一个贡献就是引入一种叫做“积分图象”的新的图象表现法，它使得应用到我们检测器的特点能够被快速盘算。第二个贡献是一种简略有效的分类器，它由 AdaBoost学习算法构建(Freund和Schapire，1995年)，用来从一个宏大的潜伏特点集中挑选出少许相当主要的视觉特点。第三个贡献就是一种以“级联”方法组合分类器的办法，它能够快速摒弃图象的背景区域从而消费更多的盘算在类人脸（face-like）的区域上。本篇文章给出了一系列人脸检测范畴的试验。本体系发生的人脸检测性状可与最早的各体系(Sung 和Poggio, 1998年; Rowley等人,1998年; Schneiderman和Kanade, 2000年; Roth 等人2000年)相比拟。在惯例的台式机上实现，人脸检测速度可以到达15帧每秒。摘要：本篇文章介绍了一种人脸检测体系，它能够快速处置图象并到达较高的检测率。它具有三个症结性的贡献。