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針對復雜環境下人臉識別速度慢、精度低的問題，提出了一種人臉識別算法。首先，將AdaBoost結合膚色檢測進行人臉檢測。利用快速膚色分割技術對候選人臉區域進行篩選。同時，利用Haar特征對分類器進行訓練，進一步提高復雜背景下的檢測性能和精度。然后，采用基于線性判別分析的人臉識別方法（LDA）。LDA算法是一種對樣本進行分類的監督學習方法。通過應用樣本的標簽信息，找到最優投影子空間來完成分類。實驗結果表明，該算法大大提高了識別速度和識別精度。
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