本發(fā)明涉及一種基于迭代二分級(jí)聯(lián)分類器的快速物體檢測(cè)方法，首先，通過AdaBoost算法得到初始的強(qiáng)分類器；其次，以最小化計(jì)算消耗量為目標(biāo)函數(shù)，不斷迭代二分初始的強(qiáng)分類，當(dāng)相鄰兩次迭代二分過程中分類器的計(jì)算消耗量差的絕對(duì)值小于給定的閾值時(shí)停止迭代，此時(shí)二分形成的級(jí)聯(lián)分類器便是一個(gè)計(jì)算消耗量最小的全局最優(yōu)級(jí)聯(lián)分類器；最后，利用該級(jí)聯(lián)分類器在圖像或視頻中進(jìn)行物體檢測(cè)。本發(fā)明提出的物體檢測(cè)方法，能夠在保證物體檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)性能不變的前提下，通過最小化計(jì)算消耗量，實(shí)現(xiàn)快速物體檢測(cè)。