В статье рассматриваются особенности реализации алгоритма AdaBoost для решения проблемы построения каскада классификаторов для эффективного обнаружения объектов на изображениях. В качестве элементар¬ных классификаторов предлагается использовать прямоугольные логические свойства, что позволяет сделать независимым результат распознавания от монотонно возрастающих преобразований яркости изображений, не изменяющих их классовую принадлежность. Полученный в результате обучения каскад из 4 классификаторов позволяет решать задачу поиска на изображениях областей лиц в видеопотоке с параметрами 30 кадров размером 640?480 пикселей в секунду.
