机器是如何进行人脸检测的？

人脸检测是许多人脸分析问题必需的步骤，如人脸定位、特征检测、人脸建模、人脸矫正、人脸识别、身份确认、头部姿态跟踪、表情、性别和年龄识别等。上面这些问题都是以人脸检测的结果为基础，即用人脸检测的方法检测到人脸，然后对检测到的人脸进行分析。

基于人脸处理的自动人机交互系统的主要技术就是这些人脸分析问题，精确的人脸检测结果是人机交互系统具有高效性能的保障。人脸检测的目的是确定待检测图像上人脸的位置和大小。

人脸检测一直是图像处理、机器学习和人工智能领域的研究热点。由于非人脸模式的复杂性，以及检测时需要考虑人脸的大小、旋转、姿态、表情、部分人脸缺失、遮挡、光照变化和成像条件等，人脸检测技术不能像人的大脑一样理想的实现人脸和非人脸的分类，还有很大的提升空间。

现代人脸检测一般采用模式识别的方法，这些方法将人脸和非人脸看作正负二模式，完成二模式分类，一般在人脸图像数据库上训练和测试。由于不同的人脸库上的图像不同，导致不同的检测方法很难进行比较，进而一个相关的重要问题是怎么样对这些检测方法的性能进行评价。

许多的指标都可以用来评价人脸检测方法的性能好坏，如训练时间、运行时间和训练集的大小等。然而，比较不同的检测方法的性能通常用的指标是检测率和误检数。

关键词： 人脸检测