浅析人脸检测之Haar分类器方法
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，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。
Ø 基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。
Ø 基于统计的方法：将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵，从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式空间，根据相似度量来判断人脸是否存在。
基于知识的人脸检测方法：
模板匹配、人脸特征、形状与边缘、纹理特性、颜色特征
基于统计的人脸检测方法：
主成分分析与特征脸、神经网络方法、支持向量机、隐马尔可夫模型、Adaboost算法
本文中介绍的Haar分类器方法，包含了Adaboost算法，稍候会对这一算法做详细介绍。所谓分类器，在这里就是指对人脸和非人脸进行分类的算法，在机器学习领域，很多算法都是对事物进行分类、聚类的过程。OpenCV中的ml模块提供了很多分类、聚类的算法。
注：聚类和分类的区别是什么？
Ø 分类：一般对已知物体类别总数的识别方式我们称之为分类，并且训练的数据是有标签的，比如已经明确指定了是人脸还是非人脸，这是一种有监督学习。
Ø 聚类：也存在可以处理类别总数不确定的方法或者训练的数据是没有标签的，这就是聚类，不需要学习阶段中关于物体类别的信息，是一种无监督学习。
其中包括Mahalanobis距离、K均值、朴素贝叶斯分类器、决策树、Boosting、随机森林、Haar分类器、期望最大化、K近邻、神经网络、支持向量机。
我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法的一个应用，Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法，只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联，并且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，这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论。
在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。这可以说是人脸检测史上里程碑式的一笔了，也因此当时提出的这个算法被称为Viola-Jones检测器。又过了一段时间，Rainer Lienhart和Jochen Maydt两位大牛将这个检测器进行了扩展【3】，最终形成了OpenCV现在的Haar分类器。
AdaBoost是Freund和Schapire在1995年提出的算法，是对传统Boosting
