更新时间：07-26 （小山神）提供原创文章
摘要:随着计算机视觉技术的不断发展，各种识别技术已经成功投入使用，服务于我们的日常生活中，其中对于人脸的识别技术应用最为广泛。人脸检测作为识别领域最为重要的一个分支，其应用领域十分广阔。人脸检测通过对人脸面部特征的提取可以获得许多有用的特征诸如年龄、性别等，这些特征可应用于身份识别，目标跟踪以及人机交互等。
本文采用肤色模型算法从复杂背景中提取符合肤色特征的部分，然后使用Adaboost级联分类器对特征部分进行判断以确定特征部分是否为人脸，然后经检验这种将Adaboost和肤色模型算法相结合，使用MATLAB软件进行了相关编程并制作GUI界面，对图片进行读入以及对人脸进行检测。本文主要使用了Adaboost和肤色模型算法进行编程，经过本文的测试，证明了Adaboost算法的有效性以及肤色模型算法的可靠性。
关键词：图像处理；人脸检测；Adaboost级联分类器
目录
摘要
Abstract
1 绪 论-1
1.1课题的研究背景及意义-1
1.2国内外研究现状-1
1.3本课题研究内容-2
2 图像预处理-3
2.1图像平滑-3
2.1.1常见噪声-3
2.1.2常用去噪方法-4
2.2图像增强-6
2.2.1线性变换-6
2.2.2分段线性变换-6
2.2.3非线性变换-6
3 人脸检测算法简介-8
3.1人脸检测算法分类-8
3.1.1常见的人脸检测算法：-8
3.2肤色模型-8
3.2.1彩色空间-8
3.2.2肤色分布描述-9
3.3 Adaboost算法-9
3.3.1算法原理- 9
3.3.2 Adaboost算法流程-9
4 人脸检测系统基于MATLAB实现-2
4.1算法具体实现-12
4.2系统运行展示-15-
结 论-17
参 考 文 献-18
附录A 源程序-20
致 谢-33