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主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器),人脸识别公司,按照加权投1票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。

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用于表示人脸的大量特征从哪来?这便是深度学习(深度神经网络)发挥作用的地方。它通过在千万甚至亿级别的人脸数据库上学习训练后,会自动总结出适合于计算机理解和区分的人脸特征。
算法工程师通常需要一定的可视化手段才能知道机器到底学习到了哪些利于区分不同人的特征,当然这部分不是本节重点。
阐明了不同人脸由不同特征组成后,我们便有了足够的知识来分析人脸识别,到底怎么识别。

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