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主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）作为最成功的线性鉴别方法之一，目前仍然被广泛应用于人脸等数字图像处理领域；AdaBoost 是一种具有自适应学习能力的机器学习算法。本文将二维主成分分析和 AdaBoost 结合改进了原来的算法，即2DPCA - AdaBoost 算法。该算法首先对图像进行预处理，然后用2DPCA 算法对人脸图像进行训练形成特征脸空间，结合AdaBoost 学习算法将多个弱分类器组合成强分类器。实验结果证明，改进的算法提高了人脸检测率，降低了