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由于嵌入式平台的计算能力弱、内存空间小,为了能够将高复杂度的Adaboost人脸检测算法移植到嵌入式平台并能够高速运行,主要在算法方面进行了优化,其中包括:级联分类器的训练方法优化、浮点定点化、检测窗口SCALE处理等。优化后的级联分类器体积减小为未优化时的1/10,在基于PowerPC处理器的验证平台上,取得了15fps的检测速度。