Haar特徵與積分圖

Haar特徵與積分圖 1. Adaboost方法的引入 1.1 Boosting方法的提出和發展         在瞭解Adaboost方法之前，先了解一下Boosting方法。         回答一個是與否的問題，隨機猜測可以獲得50%的正確率。如果一種方法能獲得比隨機猜測稍微高一點的正確率，則就可以稱該得到這個方法的過程爲弱學習；如果一個方法可以顯著提高猜測的正確率，則稱獲取該方法的過程爲強

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