【图像检测】基于AdaBoost算法实现人脸检测matlab源码

简要叙述一下AdaBoost算法的主要过程：

AdaBoost为每个数据样本分配权重，权重符合概率分布，初始权重符合均匀分布，串行训练M个模型，依据每轮训练的模型的错误率(被误分类样本的权重之和)确定当前模型在最终模型中的权重，以及更新训练样本的权重，误分类样本权重升高，分类正确的样本权重降低。

下图的算法流程来自于《统计学习方法》。

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下面通过具体的实例来理解AdaBoost算法的流程，例子来自于《统计学习方法》。

第一轮迭代：

此时得到的组合模型中只有一个 ，此时 的分类结果就是最终模型的分类结果。第一轮迭代中6,7,8(6,7,8指的是x的值，不是指的序号)被误分类。此时得到的组合模型在训练数样本上的预测结果如下：

X	y				分类结果
0	1	0.4236	0.4236	1	正确
1	1	0.4236	0.4236	1	正确
2	1	0.4236	0.4236	1	正确
3	-1	-0.4236	-0.4236	-1	正确
4	-1	-0.4236	-0.4236	-1	正确
5	-1	-0.4236	-0.4236	-1	正确
6	1	-0.4236	-0.4236	-1	错误
7	1	-0.4236	-0.4236	-1	错误
8	1	-0.4236	-0.4236	-1	错误
9	-1	-0.4236	-0.4236	-1	正确

其中sign符号函数如下：

第二轮迭代：

第二轮迭代中3,4,5被误分类，此时得到的最终模型是前两轮模型的线性组合。那么在当前的组合条件下 的分类结果是怎样的？

X	y					分类结果
0	1	0.4236	0.6496	1.0732	1	正确
1	1	0.4236	0.6496	1.0732	1	正确
2	1	0.4236	0.6496	1.0732	1	正确
3	-1	-0.4236	0.6496	0.226	1	错误
4	-1	-0.4236	0.6496	0.226	1	错误
5	-1	-0.4236	0.6496	0.226	1	错误
6	1	-0.4236	0.6496	0.226	1	正确
7	1	-0.4236	0.6496	0.226	1	正确
8	1	-0.4236	0.6496	0.226	1	正确
9	-1	-0.4236	-0.6496	-1.0732	-1	正确

第三轮迭代：

第三轮迭代中0,1,2,9被误分类，此时得到的最终模型是前三轮模型的线性组合。那么在当前的组合条件下 的分类结果是怎样的？

X	y						分类结果
0	1	0.4236	0.6496	-0.7514	0.3218	1	正确
1	1	0.4236	0.6496	-0.7514	0.3218	1	正确
2	1	0.4236	0.6496	-0.7514	0.3218	1	正确
3	-1	-0.4236	0.6496	-0.7514	-0.5254	-1	正确
4	-1	-0.4236	0.6496	-0.7514	-0.5254	-1	正确
5	-1	-0.4236	0.6496	-0.7514	-0.5254	-1	正确
6	1	-0.4236	0.6496	0.7514	0.9774	1	正确
7	1	-0.4236	0.6496	0.7514	0.9774	1	正确
8	1	-0.4236	0.6496	0.7514	0.9774	1	正确
9	-1	-0.4236	-0.6496	0.7514	-0.3218	-1	正确

经过三轮迭代之后，在训练集上的错误率为0。

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nTrainPosData = 200;
nTrainNegData = 200;
nLevels = 200;
W = 19;
H = 19; 
PTrainData = zeros(W, H, nTrainPosData);
NTrainData = zeros(W, H, nTrainNegData);
%% read train data
fileFolder = '.\Datasets\FACES\';
pfiles = dir(fullfile(strcat(fileFolder,'*.pgm')));
fileNames = {pfiles.name}';      %转换成细胞数组

aa = 1:length(pfiles);          %这段程序还没有看懂          
a = randperm(length(aa));
trainPosPerm = aa(a(1:nTrainPosData));

for i=1:size(PTrainData,3)
    PTrainData(:,:,i) =imread(strcat(fileFolder,fileNames{i}));
end
fileFolder = '.\Datasets\FACES\';
nfiles = dir(fullfile(strcat(fileFolder,'*.pgm')));
fileNames = {nfiles.name}';      %转换成细胞数组

aa = 1:length(nfiles);          %这段程序还没有看懂 
a = randperm(length(aa)); 
trainNegPerm = aa(a(1:nTrainNegData));

for i=1:size(NTrainData,3)
    NTrainData(:,:,i) =imread(strcat(fileFolder,fileNames{i}));
end
%% read test data
testPosPerm = setdiff(1:length(pfiles), trainPosPerm);
testNegPerm = setdiff(1:length(nfiles), trainNegPerm);

PTestData = zeros(W, H, length(testPosPerm));
NTestData = zeros(W, H, length(testNegPerm));
fileFolder = '.\Datasets\FACES\';
pfiles = dir(fullfile(strcat(fileFolder,'*.pgm')));
fileNames = {pfiles.name}';      %转换成细胞数组

% for i=1:size(PTestData,3)
for i=1:200
    PTestData(:,:,i) =imread(strcat(fileFolder,fileNames{i}));
end
fileFolder = '.\Datasets\FACES\';
nfiles = dir(fullfile(strcat(fileFolder,'*.pgm')));
fileNames = {nfiles.name}';      %转换成细胞数组

% for i=1:size(NTestData,3)
for i=1:200    
   NTestData(:,:,i) =imread(strcat(fileFolder,fileNames{i}));
end
%%
Cparams = Train(PTrainData, NTrainData, PTestData, NTestData, nLevels);

save('.\Cparams.mat', 'Cparams');

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