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在视频会议、可视电话、防盗监控等领域中，人们往往关心的是人的面部特征，而对背景区域却不是特别感兴趣，此时就没有必要对整个图像采用同样的编码方式,因为若对整个图像进行无损压缩，虽然能保证重构图像的质量，却产生了大量的冗余数据，这对于存储或窄带传输是非常不利的，反之，若对整个图像进行有损压缩，则不能满足人们对图像特殊区域的质量需求。JPEG2000作为联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group)提出的新一代静态图像压缩标准，它定义了两种感兴趣区域(Region of Interest，ROI)编码算法：一般位移法(Scaling-based method)和最大位移法(MaxShift method)，应用这两种方法，用户就可以任意指定图片上的ROI区域，再对ROI区域和背景区域(BG，Back Ground)分别进行不同方式的编码：对ROI区域进行低压缩比的有损压缩甚至无损压缩编码，而对背景区域进行高压缩比的有损压缩。通过这种方式可以有效地解决压缩比和重构图像质量之间的矛盾，并且在视觉上不会有明显的失真。 本文详细介绍了JPEG2000静态图像压缩标准，并对ROI、AdaBoost算法等进行了深入的分析。论文的主要研究工作和贡献包括以下两点： 1、提出了一种基于AdaBoost和肤色检测的快速人脸检测方法，首先利用AdaBoost算法检测人脸感兴趣区域，再对各感兴趣区域进行肤色检测，排除误检出的区域，在不明显影响检测速度的基础上大大降低了AdaBoost算法的误检率。 2、将提出的方法引入到了JPEG2000编码系统中，实现了人脸感兴趣区域的快速自动检测与 JPEG2000编码，与传统的人为划定感兴趣区域相比，大大提高了压缩效率。