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传统的人脸检测算法日渐成熟,但由于人脸五官的复杂性和外物的遮挡,使得人脸识别的准确率大大降低。在此背景下,笔者提出以Haar-Like T特征为基础的人脸检测算法,运用Adaboost分类器进行特征选择。实验结果表明:相比于传统的Haar-Like人脸检测算法,本文所提算法的检测率更高,误检个数更少,显著提升了人脸检测的效率。