【摘 要】
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本文以人脸检测技术为研究对象，阐述人脸检测应用场景之广泛且是人脸识别过程中关键的环节和前提条件，常被应用于智监控、安防、工业检测等领域，目前主流算法中的具有级联结构AdaBoost公认有效的检测算法之一,本文阐述AdaBoost算法实现过程及其优缺点，并针对其训练周期长的问题提出改进算法，通过分类器误差比较判断替换人为参数设置，实现训练自主，减少人为参数设定不合理所带来的迭代训练周期长，样本过拟合
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本文以人脸检测技术为研究对象，阐述人脸检测应用场景之广泛且是人脸识别过程中关键的环节和前提条件，常被应用于智监控、安防、工业检测等领域，目前主流算法中的具有级联结构AdaBoost公认有效的检测算法之一,本文阐述AdaBoost算法实现过程及其优缺点，并针对其训练周期长的问题提出改进算法，通过分类器误差比较判断替换人为参数设置，实现训练自主，减少人为参数设定不合理所带来的迭代训练周期长，样本过拟合等问题。对比改进前后算法训练时长和准确率，梳理新旧算法在人脸检测的实验结果，证实了新算法保证准确率的基础上，缩短训练时间，具有一定的优越性。
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