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人脸定位是指给定静止图像或视频序列，不管图像中人脸的位置、大小、方向、姿势、光照等如何变化，找到并定位所有人脸的确切位置的技术。人脸定位作为人脸信息处理中的一项关键技术，在感兴趣区编码、身份识别、基于内容的检索、自动监控、人机交互等方面有着日益广泛的应用，成为模式识别与计算机视觉领域内一项受到普遍重视的研究热点。
人脸是一类具有相当复杂细节变化的自然目标，这种复杂的变化给检测算法带来了困难，主要表现在人脸姿势、表情、部分遮挡、光照条件、观察角度变化等，而且图像或视频中的人脸往往嵌入在复杂背景中。上述这些因素给人脸检测算法带来了挑战。
本文针对人脸定位中遇到的一些普遍问题进行了研究，目标是建立起一套完整的人脸定位算法，满足实际应用的需要。具体包括：
(1)实现了一种快速、实用的人脸检测算法。基于扩展的类Haar特征和平缓 AdaBoost学习算法构建分类器，可以在复杂背景下快速检测人脸。
(2)提出了基于形态学的人眼定位算法。首先基于上一步的人脸检测结果得到候选人脸区域，然后用数学形态学商图像去除光照变化，进一步训练一个 Adaboost分类器来寻找精确的眼睛位置。实验结果表明，本文算法在正确率、误检率、检测速度等方面均可获得较理想的结果。
(3)实现了一种面向应用和研究的人脸识别系统。参照生物特征识别领域的一个接口标准：BioAPI设计并实现该系统，系统包括三部分：人脸定位、人脸对齐和人脸识别，系统可以处理静态人脸图像或监控视频。