摘 要:通過(guò)對(duì)支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及AdaBoost算法的對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)造的分類器復(fù)雜度高,效率低。而AdaBoost則從弱分類器中逐步推選出強(qiáng)分類器并組成級(jí)聯(lián)分類器,快速將大量的非人臉圖像排除掉,從而提高檢測(cè)速度,滿足人臉實(shí)時(shí)檢測(cè)應(yīng)用領(lǐng)域的需求。