Problems I encountered¶

对opencv人脸检测算法的改进¶

可以改进的地方就只有几个，一个是不使用Haar特征而使用别的特征；一个是改进检测的范围，比如可以检测倾斜的人脸，或者可以检测有遮盖的人脸，但应该可以通过采用适当的样本重新训练级联分类器得到，但重新训练级联分类器耗时较多；一个是改进训练级联分类器的函数opencv_traincascade，这就相当于改进adaboost算法；所以除了第一点，基本没有什么可以改进的地方。¶

如果采用自己的代码替代的话，如果仅仅是替代cvHaarFaceDetect，工作量已经很大了，因为cvHaarFaceDetect内还调用了各种函数，如果保留调用的函数而仅仅替代cvHaarFaceDetect那还好估计几百行可以做掉，但是还要替换调用的函数那工作量会非常大。¶

级联分类器的文件是xml文件，如何用c语言完成？¶

需要用多少haar特征？这些haar特征是手动选择的还是用程序训练的？¶

如果最后全部替换成自己的程序，那如何绘制图片不用到图形库呢？¶

训练级联分类器¶

迭代次数T应该取多少？¶

用什么样的人脸样本集？¶

为什么后来的stageclassifier的弱分类器个数有的比前面的还少？这是如何排序的？¶

每个弱分类器到底包不包含阈值数据？这和“影响因子”有何关系？¶

阈值的数据是如何得到的？如果是使用对特征值进行排序的话，那耗时将非常长，如何快速得到100个或以上弱分类器？特征值又是如何计算得到的？¶

迭代T次训练T歌弱分类器时，每一次迭代阈值都改变，怎么改？¶

训练级联分类器时，若未达到要求的检测率，则不断训练强分类器，那么强分类器如何确定其中的弱分类器的个数，即迭代次数？¶