【摘 要】
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人脸的检测、识别是当前模式识别中重要的研究方向。为了建立自动人脸信息系统，就需要建立鲁棒的、有效的人脸检测算法。该文主要研究目前较为流行的基于统计学习理论的分类方法—支持向量机方法(SVM)，以及小波变换提取特征的方法，将其用于人脸检测。SVM是基于统计学习理论发展起来的一种较为新颖的机器学习方法，目前还在不断完善中。它可以对多项式函数，神经网络，径向基函数进行训练。它基于结构风险最小化准则，目的
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人脸的检测、识别是当前模式识别中重要的研究方向。为了建立自动人脸信息系统，就需要建立鲁棒的、有效的人脸检测算法。
该文主要研究目前较为流行的基于统计学习理论的分类方法—支持向量机方法(SVM)，以及小波变换提取特征的方法，将其用于人脸检测。
SVM是基于统计学习理论发展起来的一种较为新颖的机器学习方法，目前还在不断完善中。它可以对多项式函数，神经网络，径向基函数进行训练。它基于结构风险最小化准则，目的是最小化泛化误差上界。SVM的缺点是训练比较耗时，此外对于大样本分类情况下如果不进行处理直接训练的话会对最终的精度和速度都产生一定的影响，该文通过对于boost算法的研究，将SVM与boost方法结合起来，提出SVM+boost的方法构造分类器，对于检测结果有较好的修正作用。
关于小波变换理论，目前已经十分完善，但是关于如何将其应用到人脸特征提取却始终没有较好的解决方案。如何从系数中提取最能代表人脸特征的向量，该文通过matlab验证以及测试结果，提出比较合理的方法，即在低频的基础上加上排序或投影向量，并对于排序和投影对于结果的影响给予了实验分析，这样就能够在小波域里较好的实现基于SVM的人脸检测。关于非人脸集的选取，该文应用了一种称作“bootstraps”的选取方法。此外，该文也对coarse-to-fine思想进行了实践研究。
该文在实现基于SVM的人脸检测系统的基础上，对其进行了大量的实验后给出了相应的结果分析，结果表明，该方法比传统的基于SVM的人脸检测方法在性能上有一定的提高。
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