人臉識別具體識別的是什麼

1、人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。

2、主流的人臉檢測方法基於以上特徵採用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

3、人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。