人臉檢測(cè)過(guò)程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)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(cè)速度。人臉圖像預(yù)處理人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并終服務(wù)于特征提取的過(guò)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(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。


人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的進(jìn)行判斷。這一過(guò)程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過(guò)程，另一類是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過(guò)程。


基于光照估計(jì)模型理論提出了基于Gamma灰度矯正的光照預(yù)處理方法,并且在光照估計(jì)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行相應(yīng)的光照補(bǔ)償和光照平衡策略。優(yōu)化的形變統(tǒng)計(jì)校正理論基于統(tǒng)計(jì)形變的校正理論，優(yōu)化人臉姿態(tài)；強(qiáng)化迭代理論強(qiáng)化迭代理論是對(duì)DLFA人臉檢測(cè)算法的有效擴(kuò)展；獨(dú)創(chuàng)的實(shí)時(shí)特征識(shí)別理論該理論側(cè)重于人臉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的中間值處理，從而可以在識(shí)別速率和識(shí)別效能之間，達(dá)到的匹配效果


所謂自然性，是指該識(shí)別方式同人類（甚至其他生物）進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。例如人臉識(shí)別，人類也是通過(guò)觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有虹膜識(shí)別語(yǔ)音識(shí)別、體形識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟惢蛘咂渌锊⒉煌ㄟ^(guò)此類生物特征區(qū)別個(gè)體。不被察覺(jué)的特點(diǎn)對(duì)于一種識(shí)別方法也很重要，這會(huì)使該識(shí)別方法不令人反感，并且因?yàn)椴蝗菀滓鹑说淖⒁舛蝗菀妆黄垓_。