基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究与实现
《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》
《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》篇一一、引言人脸检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，具有广泛的应用前景，如人脸识别、面部表情分析、安防监控等。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，基于Adaboost算法的人脸检测技术逐渐成为研究的热点。
本文旨在研究Adaboost算法在人脸检测领域的应用，并实现一个基于Adaboost的人脸检测系统。
二、Adaboost算法概述Adaboost算法是一种迭代算法，它通过训练多个弱分类器并将它们组合成一个强分类器来实现分类。
在人脸检测中，Adaboost算法可以用于训练一系列特征分类器，通过将多个分类器的结果进行加权组合，提高检测的准确性和鲁棒性。
三、人脸检测技术研究现状目前，人脸检测技术已经取得了很大的进展。
传统的检测方法主要依赖于手工设计的特征和复杂的图像处理技术。
然而，这些方法往往难以处理复杂多变的人脸图像。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸检测方法逐渐成为主流。
然而，深度学习方法需要大量的标注数据和计算资源，对于一些资源有限的场景并不适用。
因此，基于Adaboost算法的人脸检测方法仍然具有一定的研究价值和应用前景。
四、基于Adaboost的人脸检测算法研究本文提出了一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。
首先，我们使用Haar特征和Adaboost算法训练一系列弱分类器。
然后，我们将这些弱分类器组合成一个强分类器，用于检测人脸。
在训练过程中，我们采用了集成学习的方法，通过多次迭代和调整参数，提高分类器的性能。
此外，我们还使用了一些优化技术，如特征选择和级联分类器，进一步提高检测的准确性和速度。
五、实验与结果分析我们在公开的人脸检测数据集上进行了实验，并与一些传统的检测方法和基于深度学习的方法进行了比较。
实验结果表明，我们的方法在准确率和速度方面都取得了较好的结果。
具体来说，我们的方法在人脸检测的准确率上超过了传统的检测方法，与基于深度学习的方法相比也不逊色。
《基于Adaboost的人脸检测技术研究》
《基于Adaboost的人脸检测技术研究》一、引言人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用广泛，包括安全监控、人机交互、智能视频分析等。
随着深度学习和机器学习技术的快速发展，人脸检测的准确率和效率得到了显著提升。
Adaboost算法作为机器学习领域的一种重要方法，其在人脸检测方面的应用受到了广泛关注。
本文旨在研究基于Adaboost的人脸检测技术，并探讨其技术原理、实现方法及性能评估。
二、Adaboost算法概述Adaboost（Adaptive Boosting）是一种自适应的集成学习算法，其基本思想是将多个弱分类器组合成一个强分类器。
Adaboost算法通过不断调整样本权重，训练出多个弱分类器，并将这些弱分类器按照一定的权重进行加权组合，从而得到一个强分类器。
Adaboost算法在处理人脸检测等复杂问题时具有较高的准确性和稳定性。
三、基于Adaboost的人脸检测技术基于Adaboost的人脸检测技术主要利用Adaboost算法和特征提取技术，如Haar特征、LBP特征等，从图像中提取出人脸特征并进行分类。
具体实现步骤如下：1. 特征提取：利用Haar特征、LBP特征等算法从图像中提取出人脸特征。
2. 训练弱分类器：使用Adaboost算法对提取出的特征进行训练，得到多个弱分类器。
3. 组合强分类器：将多个弱分类器按照一定的权重进行加权组合，得到一个强分类器。
4. 人脸检测：利用强分类器对图像进行扫描，当检测到符合人脸特征的区域时，即认为检测到人脸。
四、实验与分析本文采用OpenCV库中的Adaboost人脸检测算法进行实验。
实验数据集包括公开的人脸数据库和非人脸数据库。
通过调整算法参数和优化模型，我们对算法的性能进行了评估。
实验结果表明，基于Adaboost的人脸检测算法在处理不同光照、姿态和表情条件下的人脸时具有较高的准确性和稳定性。
同时，通过与其他人脸检测算法进行比较，本文所提算法在性能上具有明显的优势。
基于Adaboost算法的人脸检测研究共3篇
基于Adaboost算法的人脸检测研究共3篇基于Adaboost算法的人脸检测研究1随着计算机视觉技术的不断发展，人脸检测在许多领域的应用越来越广泛，例如人脸识别、视频监控、安全门禁等。
其中，基于Adaboost算法的人脸检测技术尤为受到关注。
本文旨在介绍基于Adaboost算法的人脸检测研究。
一、Adaboost算法原理Adaboost算法是一种集成学习方法，它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高分类效果。
在Adaboost算法中，每个弱分类器都是一个简单的分类器，如决策树、SVM、神经网络等。
每个弱分类器都只能对某个特定的子集进行正确分类，因此，需要将多个弱分类器进行组合来提高分类效果。
Adaboost算法中，每个弱分类器都被赋予不同的权重，以使得对误分类的样本进行更多的关注。
在分类的过程中，每个弱分类器利用多个特征变量来进行分类决策，这些特征变量可以是人脸区域内的颜色、纹理、边缘等特征。
在训练阶段，Adaboost算法通过迭代的方式来加强弱分类器。
二、基于Adaboost算法的人脸检测基于Adaboost算法的人脸检测技术要想有效，需要满足两个条件：第一，需要收集大量的人脸图像，以便用于训练分类器；第二，需要设计有效的特征向量，以便用于描述图像中的人脸。
（一）数据集的准备数据集的准备是基于Adaboost算法的人脸检测技术中的一个重要步骤。
数据集需要包含大量的人脸图像，这些图像要尽可能的广泛和多样化。
在数据集的准备过程中，需要注意到以下几点：1.数据的采集过程应该避免实验室环境下的拍摄，而是应该呈现真实生活中的场景和多样性。
2.数据应尽可能地包含更多可能的变化：人脸姿势的变化、面部表情的变化、光照条件的变化等。
3.对于数据集中的人脸图像，需要对其进行标记，通常是通过矩形框把人脸框住。
（二）特征提取在基于Adaboost算法的人脸检测中，特征提取是至关重要的步骤。
特征向量应该用于描述图像中的人脸，使得分类器能够区分人脸和非人脸区域。
基于Adaboost算法的红外图像中人脸自动检测方法的研究
１ 引 言
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之一。 统计学 习方法在许多经典 问题上都有成 功 的应 用，人 脸检测 就是 其 中一例 。本文 用 Ｖｏ ｉａ ｌ 等人 ［ 提 出的一 种基于 Ｈ ａ 型特征 的 Ａ ａ ｏｓ ］ ａｒ ｄｂ ｏｔ
脸 检测 长期 以来 备 受关 注 。无 论是 从 理 论研 究 还是 从实际应用 的角度来看 ， 人脸检 测都是 一个
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算 法学 习瀑布 型正 面人 脸 检测 器 ，并 且 成 功地
将其 应用 在 了红外 图 像 的人脸 检测 中。这 不但
在很大 程度上源于其 自身 的难度 。 近年 来 ， 统计 学 习方法 逐渐 成 为模式 识别 领域 中的主 流技 术
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《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》范文
《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，人脸检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用范围越来越广泛。
Adaboost算法作为一种有效的机器学习方法，被广泛应用于人脸检测等领域。
本文旨在研究基于Adaboost算法的人脸检测技术，并探讨其实现方法和应用前景。
二、Adaboost算法概述Adaboost算法是一种自适应的集成学习方法，其基本思想是通过训练多个弱分类器并将其组合成一个强分类器来提高分类性能。
在人脸检测中，Adaboost算法通过训练多个特征分类器将人脸与非人脸区域进行区分。
这些特征分类器通过不断调整权重来优化整体分类性能。
三、基于Adaboost的人脸检测算法研究1. 特征提取：在人脸检测中，特征提取是关键的一步。
Adaboost算法通过训练多个特征分类器来提取人脸特征。
这些特征包括颜色、纹理、形状等多种信息。
在提取特征时，需要考虑到光照、姿态、表情等因素的影响，以提高检测的准确性。
2. 弱分类器训练：Adaboost算法通过训练多个弱分类器来对特征进行分类。
每个弱分类器只关注某个特定的特征，通过对不同特征的组合来提高整体分类性能。
在训练弱分类器时，需要考虑到样本的权重分布，以适应不同样本的分布情况。
3. 强分类器构建：通过将多个弱分类器进行加权组合，可以构建一个强分类器。
在构建强分类器时，需要考虑到各个弱分类器的性能和权重，以优化整体分类效果。
四、基于Adaboost的人脸检测算法实现1. 预处理：在进行人脸检测之前，需要对图像进行预处理。
预处理包括灰度化、降噪、归一化等操作，以提高图像的质量和稳定性。
2. 训练弱分类器：使用Adaboost算法训练多个弱分类器。
在训练过程中，需要不断调整样本的权重分布，以适应不同样本的分布情况。
3. 构建强分类器：将多个弱分类器进行加权组合，构建一个强分类器。
在构建强分类器时，需要考虑到各个弱分类器的性能和权重。
Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现
Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现Adaboost人脸检测算法研究及OpenCV实现人脸检测是计算机视觉领域中的一个关键问题，也是许多应用中的必需功能。
随着计算机性能的提升和人工智能的发展，人脸检测算法也在不断进步。
其中，Adaboost算法是一种常用的分类算法，被广泛应用于人脸检测中。
Adaboost算法是一种集成学习（ensemble learning）的方法，它通过组合多个弱分类器（weak classifier），构建一个强分类器（strong classifier）。
弱分类器通常只能在特定情况下进行准确分类，但对于分类错误的样本有一定的纠正能力。
而强分类器则是通过对多个弱分类器的加权组合，实现对不同情况下的样本进行准确分类。
在人脸检测中，Adaboost算法首先需要提取出一组有效的特征，这些特征可以描述人脸的局部形态。
其中，Haar-like特征是一种常用的人脸特征表示方法。
它将图像划分为多个矩形区域，并对每个矩形区域内的像素值进行求和操作，进而得到一个特征值。
这些特征可以通过比较不同位置和大小的矩形区域的像素和来描述图像的不同区域。
通过计算不同特征的分类误差和权重，Adaboost算法可以自动选择最优的特征组合来进行人脸检测。
在OpenCV库中，已经实现了Adaboost人脸检测算法。
首先，我们需要训练一个Adaboost分类器，将其用于人脸检测。
这一步骤需要准备一组正样本（包含人脸的图像）和一组负样本（不包含人脸的图像），并通过训练算法自动学习人脸的特征。
具体训练步骤如下：1. 初始化权重。
对于每个样本，初始权重均为1/N，其中N是样本总数。
2. 对于每个弱分类器，通过计算分类误差和权重来选择最优的特征。
分类误差定义为被错误分类的样本的权重之和。
3. 根据分类误差和权重更新样本的权重。
被正确分类的样本的权重减小，而被错误分类的样本的权重增加。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到设定的停止条件（例如误差达到一定阈值或者达到最大迭代次数）。
基于OpenCV和Adaboost算法的人脸检测
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参 考文 献 ：
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信 息
科 学
Ｖ Ａ
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(北京大学本科论文)基于AdaBoost 算法的人脸检测
A, T, G, C, 1 and 0, the building blocks of intelligence. and to the pioneers uncovering the foundations of intelligence.
III
北京大学本科生毕业论文
正文目录 Contents
IV
北京大学本科生毕业论文
4.2 PAC 学习模型 ............................................................................16
4.2.1 概述............................................................................................................... 16 4.2.2 数学描述........................................................................................................ 17
北京大学本科生毕业论文 摘要Abstract人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是 否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实 现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一种快速人脸检测算法， 是人脸检测领域里 程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在 效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。 本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况， 第三章对一些人脸检测 的经典方法进行了说明。 第四章讲述了 AdaBoost 算法的发展历史。从 PCA 学习模型到弱学习和强 学习相互关系的论证 ，再到 Boosting 算法的最终提出，阐述了 Adaptive Boost ing 算法的发展脉络。 第五章对影响 AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面：矩形 特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。 第六章给出了 AdaBoost 的算法，并深入探讨了其中的一些关键问题——弱 学习器的构造、选取等问题。 最后一章，用编写的实现了 AdaBoost 算法的 Fá Dè t 程序，给出了相应的 人脸检测实验结果，并和 Viola 等人的结果做了比较。
《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》
《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》篇一一、引言人脸检测是计算机视觉领域的重要任务之一，其应用广泛，包括安全监控、人机交互、视频分析等。
随着深度学习和机器学习技术的发展，基于Adaboost的人脸检测算法得到了广泛的关注和研究。
本文将基于Adaboost算法进行人脸检测的研究及实现。
二、Adaboost算法概述Adaboost（Adaptive Boosting）是一种迭代算法，其基本思想是将多个弱分类器组合成一个强分类器。
在人脸检测中，Adaboost算法通过训练一系列的弱分类器（即特征分类器），然后将这些弱分类器组合起来，形成强分类器进行人脸检测。
Adaboost算法具有训练速度快、检测准确率高等优点。
三、基于Adaboost的人脸检测算法研究1. 特征提取在人脸检测中，特征提取是关键的一步。
Adaboost算法通过训练一系列的特征分类器来提取人脸特征。
这些特征可以是颜色、形状、纹理等。
在训练过程中，Adaboost算法会根据每个特征的分类效果，自适应地调整其权重，使得最终组合的强分类器更加准确。
2. 训练弱分类器在训练弱分类器时，Adaboost算法会选择一些具有代表性的样本进行训练。
这些样本包括正样本（即包含人脸的图像）和负样本（即不包含人脸的图像）。
通过调整阈值和特征权重，训练出多个弱分类器。
3. 组合强分类器将训练得到的弱分类器按照一定的权重进行组合，形成强分类器。
在组合过程中，Adaboost算法会根据每个弱分类器的分类效果，自适应地调整其权重。
最终得到的强分类器可以有效地进行人脸检测。
四、基于Adaboost的人脸检测算法实现1. 准备数据集首先需要准备一个人脸数据集，包括正样本和负样本。
正样本是包含人脸的图像，负样本是不包含人脸的图像。
将数据集分为训练集和测试集，用于训练和测试人脸检测算法。
2. 特征提取和弱分类器训练使用Adaboost算法训练一系列的特征分类器，提取人脸特征。
基于AdaBoost方法人脸检测与识别系统设计
目次1 引言 (1)1.1 研究背景和意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.3 课题研究内容 (2)2 人脸检测与识别系统关键技术 (4)2.1 图像预处理 (4)2.2 人脸检测方法 (6)2.3 Ada boost 方法简介 (8)2.4 训练检测过程及其优化 (11)2.5 人脸特征提取与识别 (12)3 人脸识别系统设计 (14)3.1 系统需求及可行性分析 (14)3.2 系统结构设计 (15)3.3 各模块功能概述 (16)4 系统实现及结果 (18)4.1 系统流程 (18)4.2 系统功能界面 (18)4.3 实验结果及分析 (20)总结 (26)致谢 (27)参考文献 (28)1 引言1.1 研究背景和意义随着经济快速增长，各种智能系统应用越来越普遍。
智能系统中经常需要身份识别以便提供个性化服务。
身份识别是一个很棘手的的问题，传统方法中主要是通过一些具有个人身份特征的事物来鉴别，比如证件、钥匙等身份标识物品，或者是用户名和密码之类的身份标识知识。
在一些要求比较高的系统中，一般将这两方法结合起来使用，例如我们在使用ATM机时，只有ATM卡和密码都正确才能访问特定的用户并进行一些列操作。
但是传统的身份鉴别方法缺点是相当明显的：身份标识物品容易丢失或被伪造，身份标识知识容易遗忘或被盗取。
这个时候身份鉴别就是天方夜谭了。
如果利用每个人本身的生物特征如人脸特征，指纹等等就能达到相当好的效果。
这使得生物特征识别技术焕发光彩。
由于微电子和机器视觉方面取得了新进展，高性能自动识别的技术可行性越来越高。
近年来兴起的人脸识别在众多生物识别方法中应用最为广泛。
基于人脸生物特征的身份鉴别具有以下优点：（1）用户易接受：操作简单，身份识别度高，识别速度快。
（2）防伪性能好：人脸特征被伪造或被盗可能性很低。
（3）使用方便：不用担心丢失或遗忘，随时随地可用。
除此之外，人脸识别技术还有精度高，性价比高，自学习能力强等优点。
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基于Adaboost算法的人脸检测技术的研究与实现张宁;李娜【摘要】人脸检测是人脸识别技术的基础,首先提出人脸检测系统的构成,分析Adaboost算法对图像进行人脸检测的基本原理.根据Adaboost算法形成了简单的矩形特征作为人脸特征,即Haarlike特征,然后由多个Haarlike特征相当于一个弱分类器,由多个弱分类器级联成为一个强的分类器,并将级联分类器用于动态人脸检测中,从截取的每一帧图像中进行检浏.经过实验验证,采用这种方法和步骤进行人脸检测达到了比较好的精度和速度,为接下来的人脸识别提供了前提条件.%Face detection is the basis of face recognition. The structure of the face detection system is introduced and the basic principles of Adaboost algorithm is analyzed inthis paper. Based on Adaboost algorithm, a simple rectangular feature is formed as a facial feature, whch is Haar-like features.A weak classifier is formed by a number of Haar-Iike features, and multiple weak classifiers are cascaded into a strong classifier. The cascade classifier is used in dynamic face detection to detect faces captured from each frame image. Experimental results show that this method and process of face detection can achieve a relarively good accuracy and high speed, and provide preconditions for the next face recognition.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)014【总页数】3页(P4-6)【关键词】人脸检测;Adaboost算法;级联分类器;矩形特征【作者】张宁;李娜【作者单位】华北电力大学电子与通信工程系,河北,保定,071003;保定职业技术学院基础科学部,河北,保定,071003【正文语种】中文【中图分类】TN391-34人脸检测和识别技术是机器视觉与模式识别领域最有挑战性的研究课题之一，它是一个涉及到模式识别、计算机视觉、自然语言理解、图像处理等多门学科的综合课题。
随着社会的发展和科技的进步，对方便并且自动进行身份鉴别的技术需求日益迫切，人脸识别技术是目前研究较多的热门技术之一。
人脸识别的前提是人脸检测，可靠的检测到人脸是高效率识别人脸的基本条件。
1 人脸检测系统原型设计人脸检测系统设计主要分为4部分，检测流程图如图1所示：(1) 从摄像头中获取图像；(2) 使用人脸检测算法——Adaboost算法对图像进行检测；(3) 对检测的人脸区域进行处理；(4) 保存到人脸数据库中或者进行后续的人脸识别。
2 Adaboost算法基本原理Adaboost算法包括提升算法和基本算法2部分。
基本算法(即弱学习算法)实际上是选择合适的判别函数，即找弱分类器；提升算法是一个迭代的过程，每一次迭代都要选择一个分类错误率最小的弱分类器，同时调整所有训练样本的权值，增加被分类错误样本的权值，使以后选择的弱分类器更加重视这些训练样本，最终提高分类器的泛化能力。
图1 人脸检测流程Adsboost 算法过程：(1) 输入N个训练样本:{(x1,y1),(x2,y2)，…， (xn,yn)}，其中yi∈{0,1}，0表示反例样本，1表示正例样本；(2) 指定循环的次数T，这将决定最后强分类器中弱分类器的数目；(3) 初始化权值向量W1，i=D(i),1≤i≤N,D(i)是样本的初始概率分布(对于正例样本可以使D(i)=1/2m，反例样本使D(i)=1/2n,m和n分别为正例和反例样本的个数(m+n=N)，也有些算法对所有样本使D(i)=1/N；(4) For t=1 to T① 归一化权值:② 对于每个特征j的弱分类器hj，计算相对于当前权值的错误率如下:③ 选择具有最小的错误率εt的弱分类器ht加入强分类器中。
④ 更新每个样本所对应的权值:如果样本i分类正确，则ei=0；如果分类错误， ei= 1，βt=εt/(1-εt)；最后形成强分类器如下:式中：αt=log(1/βt)。
Viola和Jones首先将Adaboost算法应用于人脸检测中，他们用简单的矩形特征作为人脸特征，这些特征也称为Haar-like特征。
每一个Haar-like特征相当于一个弱分类器，这些弱分类器经由Adaboost算法提升成为一个强的分类器，在Adaboost算法的每一次迭代过程中所进行的弱分类器的选择，实际上是进行特征的选择。
3 级联分类器的应用由于人脸检测的过程是对输入待检测图像的每个位置的每个规模的窗口进行扫描，若对每个检测窗口都进行计算，那么计算量是很大的，人脸检测的速度将会很慢。
为了加快人脸检测的速度，Viola和Jones提出了采用“先重后轻”思想的分级分类器的检测结构，如图2所示，每一层分类器都包含一定数目的由Haar-like特征构成的弱分类器，第一层使用更重要的、分类性能更好的特征所构成的弱分类器，通常只有很少几个特征，但可以排除掉大量的非人脸窗口。
随着层次的增加，特征的重要性逐渐降低，每层中特征或分类器的个数也越来越多，但待检测窗口的个数却越来越少，这样既不影响整个分级分类器的检测性能，又提高了检测速度。
每一个检测窗口都要经过分级分类器的每一层进行判断，直到该检测窗口被某一层分类器判断为非人脸，或者它通过了所有层的判断，被分级分类器判断为人脸。
分级分类器总的检测率和误检率可以由每层分类器的检测率和误检率计算得到:式中：D和F分别是总的检测率和误检率；di和fi分别是第i层的检测率和误检率；反之，如果给定了总的检测率和误检率，那么每层的检测率和误检率也可以确定。
图2 “先重后轻”思想的分级分类器的检测结构4 人脸检测的实现实验过程使用采样频率最高可以达到30 f/s的Logitech摄像头，采集每帧图像需要33 ms。
首先把训练好的人脸分类器装载进入内存中，然后从视频中取得每一帧图片，使用分类器在图片上搜索出人脸，最后把人脸区域进行一定的处理，提取出人脸区域，并进行后续处理。
从视频中获得的图片可以是彩色的，也可以是灰度图。
以彩色图片为例，假设从视频中获得的图片为I，大小为W×H，检索窗口为D，大小为w×w，在该张图片上检索人脸有2种方法，一种是缩放图片I的大小，而检索窗口大小不变，这种方法称为“图像金字塔式”检测方法，即按比例逐层缩小待检测图像I形成一个图像金字塔然后在图像金字塔中穷举待检测子窗口，把各个待检测子窗口D作为分类器的输入，最后得到检测结果(如图3所示)。
第2种方法为Viola等人提出的“多尺度方法”，即把待检测图像I的大小保持不变，按照某种限制等比放大检测窗口D，然后再用各层窗口穷举待检测图像I。
因为这种方法不需要缩小图像，所以相当于提高了检测速度。
实际上，这里的放大检测窗口就是改变检测窗口D的长和宽(初始值为40×40，放大时乘以一个放大系数，这里的倍数是1.2)，检测时根据检测窗口的位置和大小检测子图像(如图4所示)。
本文所采用的检测窗口实际上就是Haar-like矩形特征。
所以放大检测窗口实际上也就是对特征进行放大。
而对Haar-like矩形特征而言，对于任意大小的矩形特征特征值的计算代价是一样的，所以这也是采用矩形特征作为弱分类器的一个缘故。
这里放大系数越大，检测窗口的放大次数就越少，被检测图像中被检测到的子窗口数就越少，系统的检测率就会降低，但检测速度将提高，反之亦然。
图3 检测结果一图4 检测结果二5 结语经过实验验证，本文中阐述的方法能有效的进行人脸检测，为后来的人脸识别打下基础。
另外在进行人脸检测后，需要对检测结果进行预处理：其中包括深度转换，通道数转换，灰度转换，直方图均衡化转换等，使得图片更适合于人脸识别。
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