人臉檢測是指能夠在圖像/視頻中識別人臉的計算機技術。人臉檢測應用程序使用算法，如機器學習，來檢測較大圖像中的人臉。這些較大的圖像可能包含不是人臉的物體，如景觀、建筑物和人的其他部位(如腿、肩膀和手臂)。

人臉檢測是一個比人臉識別更廣泛的術語。人臉檢測是指系統能夠識別圖像/視頻中是否存在人臉。人臉檢測有多種應用，而人臉識別只是其中之一。人臉檢測也可以用于自動對焦相機。它可以用來計算進入特定區域的人數。

一.定義：

a.什么是人臉檢測？

人臉檢測是指對于任意一幅給定的圖像/視頻幀，采用一定的策略對其進行搜索以確定其中是否含有人臉，如果是則返回一臉的位置、大小和姿態。

人臉檢測原理？

人臉檢測算法通常從搜索人眼開始。眼睛構成了所謂的山谷區域，是最容易檢測到的特征之一。一旦檢測到眼睛，該算法可能會嘗試檢測面部區域，包括眉毛、嘴、鼻子、鼻孔和虹膜。一旦算法推測出它檢測到了一個面部區域，它就可以應用額外的測試來驗證它是否真的檢測到了一張臉。

b.什么是人臉識別？

人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。說簡單點，人臉識別解決“這是誰的臉”問題。

三.人臉檢測和人臉識別的關系？

人臉識別系統都使用人臉檢測，但并不是所有的人臉檢測系統都有人臉識別組件。

四.人臉識別和人臉檢測的難點/挑戰？

1.人臉識別的難點？

圖像光線：識別的視頻和圖片面臨各種環境光源的考驗，可能出現側光、頂光、背光和高光等現象，而且有可能出現各個時段的光照不同，甚至在監控區域內各個位置的光照都不同。

人臉姿態和飾物：因為監控是非配合型的，監控人員通過監控區域時以自然的姿態通過，因此可能出現側臉、低頭、抬頭等各種非正臉的姿態和佩戴帽子、黑框眼鏡、口罩等飾物現象。

人的臉部存在相似性：不同個體之間特別是同一民族的區別不大，所有人臉的結構都相似，甚至人臉的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區分個體是不利的。再加上化妝的掩蓋及雙胞胎的天然相似性更增加了識別的難度。

人臉存在易變性：人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大。

2.人臉檢測的難點？

人臉檢測是一個復雜的具有挑戰性的模式檢測問題，其主要的難點有兩方面：

由于人臉內在的變化所引起：

人臉具有相當復雜的細節變化，不同的外貌如臉形、膚色等，不同的表情如眼、嘴的開與閉等

人臉的遮擋，如眼鏡、頭發和頭部飾物以及其他外部物體等；

由于外在條件變化所引起：

由于成像角度的不同造成人臉的多姿態，如平面內旋轉、深度旋轉以及上下旋轉，其中深度旋轉影響較大

光照的影響，如圖像中的亮度、對比度的變化和陰影等。

圖像的成像條件，如攝像設備的焦距、成像距離，圖像獲得的途徑等等。

這些困難都為解決人臉問題造成了難度。如果能找到一些相關的算法并能在應用過程中達到實時，將為成功構造出具有實際應用價值的人臉檢測與跟蹤系統提供保證。