人脸检测作为计算机视觉领域的关键技术之一，在安全监控、人机交互、身份识别等方面发挥着至关重要的作用。
近年来，随着深度学习技术的兴起，人脸检测算法取得了显著的进展，然而，在实时性、资源占用等方面仍存在挑战，尤其是在嵌入式系统等资源受限的应用场景中。
AdaptiveBoosting（AdaBoost）算法作为一种经典的机器学习算法，因其高效性和鲁棒性，在人脸检测领域得到了广泛应用。
同时，FPGA作为一种并行计算能力强的可编程逻辑器件，为加速人脸检测算法提供了硬件支撑。
本文围绕基于AdaptiveBoosting算法的人脸检测研究与FPGA实现展开研究，首先对人脸检测技术和AdaBoost算法进行了概述，并介绍了FPGA技术的发展现状；其次，重点探讨了基于AdaBoost算法的人脸检测算法设计，包括特征提取、弱分类器选择、强分类器构建等关键技术；然后，深入研究了人脸检测算法在FPGA平台上的实现方案，包括硬件平台搭建、算法的硬件架构设计、各模块的功能实现以及系统性能测试与优化；最后，对全文进行了总结，并展望了未来的研究方向。
关键词：人脸检测；AdaptiveBoosting算法；现场可编程门阵列（FPGA）；特征提取；硬件加速
近年来，随着人工智能技术的快速发展，人脸检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，受到了学术界和工业界的广泛关注。
人脸检测旨在从图像或视频中自动识别和定位人脸区域，其在人脸识别、表情分析、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
传统的Haar特征 Adaboost算法由于其计算复杂度低、检测速度快等优点，在人脸检测领域取得了巨大的成功，并在嵌入式设备上得到了广泛应用。
然而，传统的Haar特征对光照变化、姿态变化等因素较为敏感，限制了其在复杂场景下的检测性能。
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