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Adaboost算法是一种被广泛应用于人脸检测的分类器学习方法,通过Haar-like特征和样本的学习和训练,形成一个强分类器,能有效地区分人脸跟非人脸。文中提出一种Adaboost结合最小割算法的人脸提取方法,该方法着眼于图像中的轮廓及肤色信息,对每个点设置一个权值,寻找一条权值最小的边界,准确提取出人脸。实验结果表明,Adaboost和最小割的人脸提取算法,分割效果较好,且耗时较小。