【摘 要】
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人脸检测与识别技术在模式识别和机器视觉领域中，是最有挑战性的研究课题之一。由于人脸信息比其他的生物特征信息更具有优势，所以它有着广泛的应用前景。其中，安全认证、视频监
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人脸检测与识别技术在模式识别和机器视觉领域中，是最有挑战性的研究课题之一。由于人脸信息比其他的生物特征信息更具有优势，所以它有着广泛的应用前景。其中，安全认证、视频监控、人机交互乃至其他的民生领域都有着极其重要的应用价值。因此多年来，许多研究者都对其展开了深入的研究。人脸的分析包括人脸检测和人脸识别，因此，本文开展的工作主要有：
1.对现有的多种人脸检测、识别的方法理论进行系统的学习，并进行深入的分析和探讨。
2.详细地介绍AdaBoost算法的思想，分析其弱分类器、强分类器、积分图像极其Haar特征等概念，着重介绍其用于人脸检测的机制，并构建了一个基于AdaBoost算法的人脸检测系统。
3.针对AdaBoost算法的不足，利用人体肤色和人脸的几何特征，将其有机地结合，通过将肤色特征应用到AdaBoost检测算法中，提高其检测率，在多人脸检测时达到良好的效果，并在一定条件下可对非正面的人脸图像进行检测。
4.在人脸识别方面，对现有的方法进行分析，介绍隐马尔可夫模型进行人脸识别的机制，并使用改进的嵌入式二维隐马尔可夫模型实现对人脸的识别，该识别系统对于正面垂直的人脸有很好的效果，并在一定程度上实现对有角度偏移、旋转和表情变化的人脸正确识别。
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