1. 1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
近年来，随着计算机的迅猛发展，人脸识别在安全领域、智能门禁等领域具有更加广泛的应用。人脸检测与识别成为人工智能领域异常活跃的研究课题。本文在对人脸识别经典算法和Adaboost集成学习算法的原理、分类性能等深入研究的基础上，提出了一些改进方法并用于人脸识别。基于Adaboost的人脸检测算法，在弱分类器的选择上，使用简单的haar特征作为弱学习器，在Adaboost算法的提升下成为强分类器，并选择人脸图像进行了人脸检测实验，结果证明Adaboost算法虽然仍存在部分误检和漏检，但综合考虑相比于其他算法Adaboost算法检测性能好、实时快速。
关键词：人脸检测；Adaboost算法；检测率；
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2. 参考文献（不低于12篇）
1.边肇祺，张学工. 模式识别(第二版). 北京: 清华大学出版社，1999
2.朱健翔,苏光大,李迎春. 结合Gabor 特征与 Adaboost 的人脸表情识别.光电子.激光17(8) ,2006 . .
3.魏冬生.AdaBoost人脸检测方法的改进[J].计算机应用，2006，26(3):619一62
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