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人脸识别系统是如何找到人的？

人脸识别系统是计算机科学的最新应用，它利用计算机技术和生物统计技术，在各种背景下识别出人脸，更进一步可以实施跟踪，它基于人的脸部特征，属于生物识别技术。人脸识别的过程可以分成人脸检测，人脸跟踪和人脸比对三个过程。人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到，并从背景中分离出来。找到人脸，有数种方法可以实施。
1.设计人脸的标准模板，然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比，从匹配程度上判断是否存在人脸；2.根据人面部的结构特征制定一个规则，系统提取图像的特征来通过这个规则计算，看是否符合规则，从而确定人脸；3.利用人的面部肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；4.将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
【Adaboost,adaboost】人脸跟踪则是将检测到的人脸部进行动态追踪，这是将模型与运动检测结合起来的方法。人脸对比。这个很好理解，就是对检测到的人脸进行身份确认，也就是将采集到的人脸与人脸库中的数据进行匹配，人脸对比一般采用特征向量法和面纹模板两种技术。1. 特征向量法。确定人的五官轮廓的大小，距离，相对位置等属性，计算出它们之间的几何特征，从而形成描述人脸的特征向量；2. 面纹模板。
怎样用spark实现adaboost算法？

没用过spark中的adaboost但sklearn用过。应调用的格式是一样的。from sklearn.ensemble import AdaboostClassifier里面有两个比较重要的参数一个是base-estimator 一个是n-estimators base....参数应该是你的决策树模型 n...可以随便设 50100都可以。