OpenCV人脸识别中的Haar特征级联分类器：人脸检测步骤详解

在基于OpenCV的人脸识别中，人脸检测是首要环节，只有先捕捉到人脸，才能进行后续的人脸对比识别。该环节需要对图像进行检测和跟踪，根据人脸的结构特点，提取图像中的模式特征，例如结构特征、颜色特征、矩形特征等。通过找到人脸图像的特征信息，并利用这些特征进行人脸检测，最终获取完整准确的人脸识别系统的图像。

本实验中使用Haar特征级联分类器来进行人脸检测。这种方法是一种非常有效的对象检测技术，由Paul Viola和Michael Jones于2001年提出。Haar分类器实际上是Boosting算法的一个应用，它利用了Adaboost算法，将训练出的强分类器进行级联，并在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法。

简单来说，Haar分类器=Haar-like特征+AdaBoost算法+级联+积分图快速计算。因此，在基于OpenCV的人脸识别中的人脸检测环节，我使用Haar特征级联分类器来检测和跟踪图像中的人脸特征信息。