3实验结果分析
为了验证算法的有效性，我们在非统计样本中随机选取了269幅图像，其中简单场景下的单（多）人模式图像有137幅，复杂场景下的单（多）人模式图像有132幅。运用VC++，借助OpenCV中的函数编程实现上述算法，检测结果如图7所示。检测数据如表1所示。
结果表明，本文所提出的算法可以很好的去除误检测的情况。 表1 人脸检测数据表

4结束语
人脸检测问题的研究对于人脸识别、表情识别、视频监控、身份验证等领域的研究有着很大的推动作用。然而人脸检测在自然场景下的应用依然受限，尤其是光照变化的影响，本文针对这一问题，提出了一种改进的“参考白”算法，并取得了比较好的效果。同时，本文针对Adaboost引入的误检测问题，结合肤色检测，提出了Adaboost+肤色的人脸检测算法。实验结果表明，该算法可以很好的去除误检测。然而，从实验结果可以看到本算法的漏检率很难让人满意，下一步的工作是研究如何处理漏检的情况，因为漏检一般是由于遮挡等引起的，可以试着通过人脸的某些局部特征来确定人脸。
作者简介
韩旭振(1987-) 男 硕士，研究方向为图像处理与模式识别。

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