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一种基于改进的Adaboost算法的人脸检测方法，通过对Adaboost算法进行改进，采用深度感应传感器进行人脸图像的采集，进一步的对采集到的图像进行去噪处理，旨在以弱化图片色彩的方式提高Adaboost算法的检测效率，降低漏检率和误检率，并且通过弱分类器叠加形成强分类器，提升检测精度。

所提的一种基于骨骼的动作识别的深度集成方法，主要有以下四点技术优势：1.弱化图片色彩，在人脸图像中，引入了两种扩展的Haar-Like特征；2.建立人脸检测多匹配算法，建立坐标系；3.采用深度感应传感器进行人脸图像的采集，并对采集图像进行去噪处理；4.考虑权重的容错率，优化权重系数，采用多个强分类器通过级联组成级联分类器。

人脸识别，是用摄像机采集含有人脸的图像，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测的人脸进行脸部识别一系列相关技术。随着社会的信息化与智能化发展，人脸检测技术在商业、文化等各领域扮演着日益重要的角色。

杨会成，男，1970年出生，安徽来安人，教授，硕士生导师。 获安徽省科技进步三等奖1项，省级科研成果2项；在国内外学术期刊上发表论文16篇，其中被EI检索收录6篇；获安徽省教学成果三等奖2项；2015年获省级教学名师称号，主讲课程：《信号与系统》和《数字信号处理》。

专利类型：发明型数量：1申请号或专利号：201910043036.0

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