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人臉檢測是計算機視覺熱點研究問題之一，不僅因為其是諸多自動面部分析技術（比如人臉識別與驗證、人臉追蹤、面部表情分析、人臉重建和人臉檢索等技術）的基礎，而且在普通配置個人計算機上，算法快速、精確地對自然狀態下（多姿態、遮擋和光照等苛刻條件）人臉進行檢測依然是具有挑戰性問題。
為提高傳統支持向量機無約束人臉檢測算法的檢測精度，基于可變形模型思想，將整體與局部特征級聯方式結合，提出一種新的人臉快速檢測算法。在第一層級中，設計整體人臉稀疏特征，以快速地提供精確的人臉候選區域，在第二層級中進行人臉定位，捕捉無約束條件下人臉拓撲形狀，提取關鍵特征點周圍魯棒性特征，得到判別能力強的分類器驗證候選區域。實驗結果表明，該算法能流暢運行于VGA視頻流中，提高無約束人臉檢測精度，有效降低誤檢率。
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