资 源 简 介
应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术
人脸检测从整体来看分为四个部分：
1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。
2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。
3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习
4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。
