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发布时间：2023-02-24 19:10:36 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
什么是级联分类器？ 级联分类器就是如下图所示的一种退化了的决策树。 为什么说是退化了的决策树呢？ 是因为一般决策树中，判断后的两个分支都会有新的分支出现，而级联分类器中，图像被拒绝后就直接被抛弃，不会再有判断了。
级联强分类器的策略是，将若干个强分类器由简单到复杂排列，希望经过训练使每个强分类器都有较高检测率，而误识率可以放低，比如几乎99%的人脸可以通过，但50%的非人脸也可以通过，这样如果有20个强分类器级联，那么他们的总识别率为0.99^20约等于98%，错误接受率也仅为0.5^20约等于0.0001%。 这样的效果就可以满足现实的需要了。 文献 [1]中给出了一种由简单到复杂设计级联分类器的方法，那就是添加特征法，对于第一个分类器，只用少数几个特征，之后的每个分类器都在上一个的基础上添加特征，直到满足该级的要求。
训练级联分类器的目的就是为了检测的时候，更加准确，这涉及到Haar分类器的另一个体系，检测体系，检测体系是以现实中的一幅大图片作为输入，然后对图片中进行多区域，多尺度的检测，所谓多区域，是要对图片划分多块，对每个块进行检测，由于训练的时候用的照片一般都是20*20左右的小图片，所以对于大的人脸，还需要进行多尺度的检测，多尺度检测机制一般有两种策略，一种是不改变搜索窗口的大小，而不断缩放图片，这种方法显然需要对每个缩放后的图片进行区域特征值的运算，效率不高，而另一种方法，是不断初始化搜索窗口size为训练时的图片大小，不断扩大搜索窗口，进行搜索，解决了第一种方法的弱势。 基于Haar特征的Adaboost级联分类器，在人脸的识别效果上并没有比其他算法高，其亮点在于检测速度。
