主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，人脸识别生产厂家，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些****能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投1*的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地****分类器的检测速度。

1、公1安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。

2、自助服务。

3、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真1实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断****识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(*网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到****1佳的匹配效果
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