交通管理** 在交通領(lǐng)域，人臉識(shí)別可以用于駕駛員的身份認(rèn)證，防止無證駕駛和違規(guī)駕駛。在高速公路收費(fèi)站，人臉識(shí)別可以實(shí)現(xiàn)無感支付，提高通行效率。此外，人臉識(shí)別還可以用于交通監(jiān)控，識(shí)別交通違法行為和肇事逃逸人員。

社交與娛樂** 在社交應(yīng)用和娛樂場所，人臉識(shí)別可以帶來有趣的體驗(yàn)。例如，一些社交軟件可以通過人臉識(shí)別進(jìn)行好友推薦，或者在拍照時(shí)自動(dòng)添加美顏和。在主題公園等娛樂場所，人臉識(shí)別可以用于快速入園、個(gè)性化服務(wù)等方面。

折疊人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)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(qiáng)的分類方法。
人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些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(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)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。

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