人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，智能人脸识别锁即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，智能人脸识别锁并利用这些特征实现人脸检测。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，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。智能人脸识别锁人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及智能人脸识别锁他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，智能人脸识别锁其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，智能人脸识别锁对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
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