陆业聪

由于工作需要，我开始研究人脸检测部分的算法，这期间断断续续地学习Haar分类器的训练以及检测过程，在这里根据各种论文、网络资源的查阅和对代码的理解做一个简单的总结。我试图概括性的给出算法的起源、全貌以及细节的来龙去脉，但是水平有限，只能解其大概，希望对初学者起到帮助，更主要的是对我个人学习的一次提炼。一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别

引言：古语言：三个臭皮匠，顶个诸葛亮。很早就想过通过组合弱分类器来实现一个强分类器的问题。当学习到线性分类器以及著名的决策树之类分类器后，很容易联想到高中时代线性规划里面对不少区域的划分。要是能够找到一种方法，组合这些简单的直线方程，不就可以实现“山寨诸葛亮”的理想？实际上，在Kearns和Valiant在1989年大作中指出了这种算法的可行性。而后，Freund在1990年以及他和S

一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter)，粒子滤波其