摘要：本文对Viola等人提出的基于类Haar特征及AdaBoost的人脸检测算法进行了改进，将原来的单一阚值弱分类器改为输出几乎可模拟任意概率分布的特征查找表（FST）弱分类器，构建出人脸检测模块；同时，训练左、右人眼分类器对输入图像进行眼睛定位，并且利用ROC曲线对改进算法收敛速度、人脸检测器和人眼检测器的性能与Viola—Jones算法进行了比较分析。结果表明，改进后的算法具有较高的检测率和较低的误警率。

关键词：类haar特征 连续的adaboost算法 

单位：华侨大学信息科学与工程学院 福建泉州362021