一种基于视频序列的动态人脸检测方法的中期报告动态人脸检测是计算机视觉领域的重要任务，特别是在视频监控、人机交互、虚拟现实等应用中有广泛的应用。本项目旨在实现一种基于视频序列的动态人脸检测方法，能够快速准确地检测视频中的人脸。当前主流的人脸检测方法主要包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。基于特征的方法通常使用Haar特征、HOG特征、LBP特征等，利用级联分类器或SVM进行分类，具有较高的准确率和速度。但是该方法对光照、表情等变化敏感，不够稳健。基于深度学习的方法使用卷积神经网络(CNN)进行训练，具有很强的鲁棒性和准确率，但计算量大，需要较高的硬件要求。本项目采用了传统的基于特征的方法和深度学习方法相结合的思路。具体步骤如下：第一步：预处理。提取视频序列中每一帧的人脸区域，去除背景干扰。第二步：特征提取。利用Haar特征、LBP特征等提取人脸特征，这些特征具有较好的计算效率和分类效果。第三步：分类器训练。分别使用Adaboost和支持向量机(SVM)训练分类器，并使用交叉验证法优化参数选择。第四步：深度学习模型训练。采用深度卷积神经网络(CNN)对人脸进行分类，使用大量带标签的数据进行训练。第五步：结果融合。将基于特征的分类器和深度学习模型的结果进行融合，得到最终的人脸检测结果。目前已完成预处理和特征提取步骤，并使用Adaboost和SVM分别训练了分类器，初步验证了方法的可行性。下一步将进行深度学习模型的训练和结果融合，进一步提高检测准确率。