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一、基础理论我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像〈不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之和减去白色矩形中的像素值之和。1、Haar分类算法Haar特征：（核）（切片）Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如︰脸部的一些特征能由矩形特
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主。人脸识别系统集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别方法大致可
