主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

（2）人臉圖像預(yù)處理

人臉圖像預(yù)處理：對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果，對圖像進行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機 干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。

對于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補 償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

人臉圖像特征提取

人臉圖像特征提取：人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。

人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。