Haar Cascades

OpenCV 提供了丰富的 Haar Cascades 分类器，涵盖人脸、眼睛、鼻子等物体识别。

Haar 小波变换的矩阵构造挺巧的，用的就是那种分而治之的思路。你只要搞清楚从H_1 = [1]怎么一步步递推，剩下的都挺顺的。这里用到了克罗内克积，其实就是一种矩阵的“放大镜”，两个小矩阵拼成一个大矩阵。再加上1/sqrt(2)的归一化，不仅让结果漂亮，还能保证正交性，挺贴心的。 要用这个 H 矩阵干嘛？像是做图像压缩、信号去噪啥的，挺方便的。你只要拿一个长度为 2 的幂的向量，直接乘上这个矩阵就行，响应也快，代码也简单。像下面这样： H = haarMatrix(8); x = rand(8,1); y = H * x; H 是你生成的变换矩阵，x是原始信号，y就是小波系数了。要恢复也简单

Haar小波变换在图像处理中的应用，概述了小波变换的基本概念，并重点描述了如何利用Matlab软件中的小波工具包对原始图像进行高效分解。

该程序使用Matlab实现了二维Haar小波变换，并提供图形用户界面进行交互式演示。用户可以通过GUI选择本地图像，点击“Press for haar”按钮执行Haar变换，并以金字塔形式展示变换结果。此外，程序还提供了查看低频分量（LL分量）的功能，用户只需点击“按LL分量”按钮即可。

这份资源包含了详细的基于haar特征、AdaBoost和CascadeBoost算法的人脸检测原理文档，以及两个AdaBoost的matlab代码和一个CascadeBoost的matlab代码。所有代码都有详细注释，非常适合初学者使用。

使用haar特征结合AdaBoost和CascadeBoost算法进行人脸检测的原理和matlab代码示例。