简单特征的优化级联在快速目标检测中的应用PaulViolaviola三菱电气实验室201broadway,8thFL剑桥,MA02139摘要本文描述了一个视觉目标检测的机器学习法，它能够非常快速地处理图像而且能实现高检测速率。这项工作可分为三个创新性研究成果。第一个是一种新的图像表征说明，称为“积分图像”，它允许我们的检测的特征得以很快地计算出來。第二个是一个学习算法，基于Adaboost自适应增强法，可以从一些更大的设置和产量极为有效的分类器中选择出儿个关键的视觉特征。第三个成果是一个方法：用一个“级联”的形式不断合并分类器，这样便允许图像的背景区域被很快丢弃，从而将更多的计算放在可能是目标的区域上。这个级联可以视作一个目标特定的注意力集中机制，它不像以前的途径提供统计保障,保证舍掉的地区不太可能包含感兴趣的对象。在人脸检测领域，此系统的检测率比得上之前系统的最佳值。在实时监测的应用中，探测器以每秒15帧速度运行，不釆用帧差值或肤色检测的方法。MichaelJonesmjones康柏剑桥研究所剑桥中
