摘要：人脸图像中包含丰富的特征信息,不同特征具有其各自的优势。基于此,提出一种基于级联支持向量机有效融合多种特征的人脸检测算法。该算法首先利用肤色模型对待检图像进行预处理,筛选出疑似人脸区域。然后在疑似区域中提取图像的HOG（Histogram of Oriented Gradients）和LBP（Local Binary Patterns）特征,并分别对这两种特征集进行特征选择,训练两个SVM（Support Vector Machine）分类器,最后将两个SVM分类器级联起来实现人脸检测。在多个人脸图像数据库上的实验结果表明,该人脸检测算法提高了人脸检测率,降低了误检率,并且对多种光照条件、姿态、表情以及部分遮挡的情况都具有较好的鲁棒性。

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