全文总字数：2333字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
在现代生活中,人类通过人脸来抒发情感、传递个人思想及相互交流。
人脸能够深刻地反映人们内心状态的变化,成为最直接、最重要的表达手段。
随着图像技术的逐渐发展,人脸识别技术引起了人们的广泛关注。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.学习haar特征相关理论知识，了解haar特征的分类及特征模板。
2.学习adaboost相关理论知识，了解基本的adaboost算法原理。
3.运用opencv给出的haar特征数据进行人脸检测。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
时间节点：
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
4. 主要参考文献
［1］ 曹莹，苗启广，刘家辰，等. AdaBoost 算法研究进展与展望［J］.自动化学报，2013，39（6）：745-758.［2］ 杨晓元，胡志鹏，魏立线. 分级结构 Adaboost 算法在无线传感器网络入侵检测中的应用研究［J］. 传感技术学报，2012，25（8）：1159-1165.［3］ 张子祥，陈优广. 基于样本噪声检测的 AdaBoost 算法改进［J］. 计算机系统应用，2017（12）：186-190.［4］ 李文辉，倪洪印. 一种改进的 Adaboost 训练算法［J］. 吉林大学学报：理学版，2011（3）：498-504.［5］ 董超，周刚，刘玉娇，等. 基于改进的 Adaboost 算法在网络入侵检测 中 的 应 用［J］. 四 川 大 学 学 报 ：自 然 科 学 版 ，2015，52（6）：568-574.［6］ ZHOU Z H，WU J，TANG W. Ensembling neural networks：manycould be better than all［C］. Artificial Intelligence，2002.［7］ 张春霞，张讲社. 选择性集成学习算法综述［J］. 计算机学报，
2011，34（8）：1399-1410.
[8] Schapire R E, Singer Y. Improved Boosting algorithms using confidence-rated predictions. Machine Learning, 1999,37(3): 297336
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
