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Adaboost是一個構建精確分類器的學習算法，在目標檢測領域有著廣泛的應用。OpenCV是Intel開源計算機視覺庫。該文給出了在OpenCV上利用Adaboost算法，實現車輛車牌檢測的完整實驗過程，包括樣本的建立、訓練級聯分類器、以及利用訓好的分類器進行目標檢測。
目標檢測是近年來計算機視覺、圖像處理、模式識別等領域的一個重點研究課題。其中，人臉檢測、車牌檢測定位與識別在區域安防、視頻監控、智能交通等多項系統中有重要應用。目前在目標檢測中以Adaboost算法的運用較為成熟，檢測的速度及識別的效果較好。AdaBoost（Adaptive Boosting）是1997年由Freund和Schapire?提出的一種自適應的Boosting算法。它的基本思想是將一組分類能力較弱的弱分類器通過一定方法疊加，構成一個分類能力較強的強分類器。2001年，Paul Viola幢兒副等提出了一種基于AdaBoost和級聯分類器的人臉檢測算法，該算法使用Haar—like特征描述圖像，引入“積分圖”概念，提高了特征的計算速度。現階段許多利用AdaBoost進行目標檢測的算法研究多是基于Viola提出的算法基礎，本文的研究也是基于此。
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