本文首先介绍了人脸识别技术的研究背景、国内外研究现状和应用场景；研究了Viola&Jones人脸检测算法的基本原理，并对其中涉及的Haar-like特征、积分图方法、AdaBoost分类器和级联的思想进行了阐述；研究了基于PCA实现的特征脸算法、基于LDA实现的Fisherfaces算法和局部二值模式直方图（LBPH）算法三种人脸识别算法的基本原理及思想；最后，通过上述理论学习，基于OpenCV，在Visual Studio 2012开发环境下，利用ORL人脸数据库，分别对上述算法进行了算法实现

针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类 Haar 特征和 AdaBoost 分类器并结合车辆灰度对 称性验证的前车检测方法。 使用积分图方法计算图像类 Haar 特征,并对提取的海量类 Haar 特征应用 AdaBoost 算法进行特征 选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。 实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为 90. 86% 、91. 15% ,可以快速、有效地进行前车检测