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LBPH+Adaboost人脸检测、识别

检测：

可能的方法一：

LBPH的维数如果是：8×8×64=2710

也就是说LBPH是一个2710维的特征，那么每一维都相当于一个haar特征；所以就像是Haar+Adaboost一样，找维数种分辨能力最强的为弱分类器，用Adaboost的方法训练获取Adaboost的LBPH分类器；

可能的方法二：

   论文：在基于Boo sting LBP的人脸性别识别方法中 , 首先利用可变尺寸的子窗口对人脸图像所有区域进行扫描 ,获取每个子窗口内的LBP 直方图.对于每一类(本文中为两类)求得每一子窗口的平均LBP直方图作为模板 , 采用卡方距离计算各个子窗口与模板之间的差异构造弱分类器.最后采用 Adaboo st 算法对弱分类器进行挑选 , 求得相应权值,合并成为最终的强分类器 。

  我的想法：应该是算所有人脸样本的平均LBPH,算每个样本的LBPH，算每个样本的LBPH（子窗口）和平均人脸样本的卡方距离作为弱分类器；

识别：

算两个LBPH之间的卡方距离等；


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