【摘 要】
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Adaboost方法是一种可以将弱学习转化为强学习的方法，从理论上讲，只要有足够多的样本，足够多的特征，训练足够充分，adaboost训练出来的分类器的错误率可以无限趋于零的。但是，正因为
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Adaboost方法是一种可以将弱学习转化为强学习的方法，从理论上讲，只要有足够多的样本，足够多的特征，训练足够充分，adaboost训练出来的分类器的错误率可以无限趋于零的。但是，正因为如此，当样本数目比较多，特征数目也很多时，adaboost训练算法存在训练时间太长的问题。同时，在检测人脸过程中，由于大多数的检测算法采用穷举方式，当原始图片过大时，也存在检测时间长的问题。首先将分布式计算引入adaboost训练算法当中，以提高训练速度；同时，对检测算法加以改进，用前一次检测中通过的强分类器数目来动态决
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