【摘 要】
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人脸识别技术作为新兴的生物特征识别技术，涉及到模式识别、图像处理和计算机视觉等相关领域，具有重要的研究意义与广阔的应用前景。本文重点研究了基于Adaboost和LDP改进算法
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人脸识别技术作为新兴的生物特征识别技术，涉及到模式识别、图像处理和计算机视觉等相关领域，具有重要的研究意义与广阔的应用前景。本文重点研究了基于Adaboost和LDP改进算法的人脸检测与识别，主要研究成果包括：(1)提出一种基于肤色分割与Adaboost算法的人脸检测方法。利用YCbCr色彩空间进行肤色分割，筛选出符合人脸特征分布的候选人脸区域，进行人脸区域初步定位，再利用改进Adaboost算法来进一步定位人脸区域。实验结果表明，本文方法不仅加快了人脸检测速度，还提高了检测率。(2)提出一种基于改进LDP特征的人脸识别方法。该方法对LDP编码进行主方向归一化处理，应对图像旋转变化，减少人脸特征向量维数，同时，提取结构对比信息对人脸LDP分块进行加权处理，提升人脸特征鲁棒性。实验结果表明，改进算法不仅能提高人脸识别率，还能加快识别的速度。(3)构建一个基于视频流的人脸识别系统。综合前面章节所提出的人脸检测与识别算法，设计并实现了基于视频流的人脸识别系统，为进一步研究实时人脸识别奠定基础。
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