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北京大学本科生毕业论文

图 32 单人图像检测结果：总数 1/漏检 0/错检 2

图 33 不含人脸图像检测结果：总数 0/漏检 0/错检 45

7.3.3 结论

Viola 由于采用了层级处理方法，大大提高了检测速度，对于 384×288 像素的图像，在 PIII 700MHz 的计算机上，检测速度可以达到 15 帧/秒。本文的

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北京大学本科生毕业论文 算法在 PIII 850MHz 的计算机上，检测 384×288 像素的图像，约需要 30 秒，比 Viola 的层级处理方法慢了许多。

另外，本方法的漏检和错检率还比较高。这只要是因为训练集数量太少，而且非人脸样本比重偏低。事实上，世界上的非人脸样式要远远大于人脸样式，因此有足够多的非人脸样本，才能够让分类器对非人脸图案的“ 分辨” 能力大大提高。

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致谢 Acknowledgments

感谢我的导师查红彬教授给了我一个走进人工智能的机会，即使只是管中窥豹，也让我深深为这个领域的博大精深感到惊奇和感动。感谢查老师悉心的指导，他对这个领域独特的眼光、明锐的触觉和对学术的严谨都让我获益匪浅；感谢查老师的平易近人和对我的包容，让我能够坚持走下来；感谢武宇文博士在论文选题方面给我的莫大帮助和鼓励，扩展了我的知识

面，让我能够从各方面了解这个领域并最终选择了自己最感兴趣的课题；感谢刘一师兄给与的最热情的指导和最无私的帮助，每当陷入困境，他都会即使施与援手，让我看到困难后面的希望，也让我充满了奋斗的激情；

感谢崔锦实老师对本论文的审阅，并提出了许多中肯宝贵的修改建议；感谢实验室里的师兄、师姐们，将实验室营造得家一般团结和温暖，让人愉 悦和舒畅；最后，感谢物理学院高政祥教授为我担当外院系做毕设的负责人。有

了高老

师的支持，我才能没有顾忌地在自己喜欢的领域里翱翔。参考文献

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