1.一種基于Adaboost算法的人臉檢測訓練方法，其特征在于：包括以下步驟：
第一步，訓練樣本的選擇，圖像訓練樣本要求是只包含人面部特寫的圖像，而且圖像樣本選擇要考慮到樣本的多樣性和代表性，圖像樣本中人臉的姿態(tài)要相對一致，像素大小盡量統(tǒng)一，人臉部分像素不小于20*20像素，但也不能太大，否則將大大影響學習的效果和效率；
第二步，訓練過程的實現(xiàn)，首先提取所有訓練圖像樣本包括人臉和非人臉樣本中的haar特征；其次將所有提取到的haar特征轉(zhuǎn)化為對應(yīng)弱分類器；最后利用Adaboost算法從訓練得到的大量弱分類器中進行迭代運算，選擇出最優(yōu)弱分類器。