本文为复杂背景下的实时人脸检测和识别提供了有效而强大的算法。 该算法使用一系列信号处理方法来实现,包括Ada Boost,级联分类器,局部二进制模式(LBP),类似Haar的特征,面部图像预处理和主成分分析(PCA)。 Ada Boost算法在级联分类器中实现,可以以稳定的检测精度训练面部和眼睛检测器。 LBP描述符用于提取面部特征以进行快速面部检测。 眼睛检测算法可降低假脸检测率。 然后对检测到的面部图像进行处理以校正方向并增加对比度,因此,可以保持较高的面部识别精度。 最后,PCA算法用于有