【摘 要】
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人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来，并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置。基于移动端的人脸检测技术操作方便、安全有效，受到了越来越多用户的青睐，人脸检测的方法成为各个计算机视觉技术人员的研究热点。基于此背景，在Android平台下，提出一种基于OpenCV的人脸检测系统，采用训练好的LBP（Local Binary Pattern）与HAAR（特征级联分类）生成人脸分类器，
【基金项目】
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安徽高校自然科学研究项目（KJ2019A1201）；
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人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来，并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置。基于移动端的人脸检测技术操作方便、安全有效，受到了越来越多用户的青睐，人脸检测的方法成为各个计算机视觉技术人员的研究热点。基于此背景，在Android平台下，提出一种基于OpenCV的人脸检测系统，采用训练好的LBP（Local Binary Pattern）与HAAR（特征级联分类）生成人脸分类器，对预处理好的人脸图像，利用OpenCV中的detectMultiScale方法来实现人脸检测，可以对手机端的人脸正面图片进行识别，从测试结果表明，该方法对人脸正面状态下的识别率高，可适用于各个应用场景。
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本文研究了存在信息不对称和委托代理冲突时企业的最优投资时刻,工资策略和代理人的最优努力程度选取问题.已知企业拥有对某项目的投资选择权,由于专业技术的限制,股东将委托代理者经营此投资项目.投资后,该项目产生两部分价值,一部分可被股东获知且和投资时刻相关,另一部分只有代理人能观察到,且这部分价值的分布和代理人的努力程度相关.股东要选择最优的投资时刻和工资水平,在使代理人不谎报项目收益的情况下最大化企业
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