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人脸检测是计算机视觉热点研究问题之一，不仅因为其是诸多自动面部分析技术（比如人脸识别与验证、人脸追踪、面部表情分析、人脸重建和人脸检索等技术）的基础，而且在普通配置个人计算机上，算法快速、精确地对自然状态下（多姿态、遮挡和光照等苛刻条件）人脸进行检测依然是具有挑战性问题。
为提高传统支持向量机无约束人脸检测算法的检测精度，基于可变形模型思想，将整体与局部特征级联方式结合，提出一种新的人脸快速检测算法。在第一层级中，设计整体人脸稀疏特征，以快速地提供精确的人脸候选区域，在第二层级中进行人脸定位，捕捉无约束条件下人脸拓扑形状，提取关键特征点周围鲁棒性特征，得到判别能力强的分类器验证候选区域。实验结果表明，该算法能流畅运行于VGA视频流中，提高无约束人脸检测精度，有效降低误检率。
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