机器学习opencv学习笔记
Haar+Adaboost实现人脸识别
1 首先明白什么是特征：
特征 = 像素经过运算 得到的结果（具体值 向量 矩阵 多维）
2 如何利用特征区分目标？阈值判决
3 得到判决？机器学习
haar特征，是一种利用模版对像素的计算，主要有模版的滑动和模版的缩放
OpenCV中haar特征模版有一下的14种
以第一个模板为例
上面计算特征的结果是一样的
一个模板为一种特征，一个缩放比例也为一种特征
1 将这些特征优选，挑选强区分能力靠前的那些特征
弱分类器训练的过程：
1）对每个特征f，计算所有训练样本的特征值
2）将特征值排序
3）对排好序的特征值：
1计算全部正例的权值和阈值T+
2计算全部负例的权值和阈值T-
3