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人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过-镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到-的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。但是有了“签到荚”，这个事情就非常轻松了，签到荚支持一键统计-功能，只需要动动手指就可以进行数据汇总上报了。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用adaboost学习算法，adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。