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1. 核心流程人脸识别系统分为四个关键步骤：人脸检测：在图片中找到人脸位置（类似在人群中找人）人脸对齐：调整人脸角度（像把歪头照片扶正）特征编码：提取人脸数学特征（把脸转换成数字密码）特征匹配：比对特征库（在密码本里查找匹配）2. 技术发展传统方法（2012年前）：手工设计特征（如Haar特征）+ 分类器（如Adaboost）深度学习方法（2012年后）：神经网络自动学习特征（如ResNet）举个栗子🌰：传统方法像用尺子量五官距离，深度学习方法像让AI自己发现"耳朵形状比鼻子更重要"传统方法1. Haar特征原理：计算黑白区域的像素差（如眼窝比脸颊暗）优势：计算快（用积分图加速）局限：只能捕捉简单特征2. Adaboost分类器工作方式：组合多个弱分类器（像多个学生投票）级联结构：快速排除非人脸区域（安检时先看轮廓再查细节）经典组合：Haar+Adaboost曾是OpenCV的默认人脸检测方案 -
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