人脸检测是指能够在图像/视频中识别人脸的计算机技术。人脸检测应用程序使用算法，如机器学习，来检测较大图像中的人脸。这些较大的图像可能包含不是人脸的物体，如景观、建筑物和人的其他部位(如腿、肩膀和手臂)。

人脸检测是一个比人脸识别更广泛的术语。人脸检测是指系统能够识别图像/视频中是否存在人脸。人脸检测有多种应用，而人脸识别只是其中之一。人脸检测也可以用于自动对焦相机。它可以用来计算进入特定区域的人数。

一.定义：

a.什么是人脸检测？

人脸检测是指对于任意一幅给定的图像/视频帧，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一脸的位置、大小和姿态。

人脸检测原理？

人脸检测算法通常从搜索人眼开始。眼睛构成了所谓的山谷区域，是最容易检测到的特征之一。一旦检测到眼睛，该算法可能会尝试检测面部区域，包括眉毛、嘴、鼻子、鼻孔和虹膜。一旦算法推测出它检测到了一个面部区域，它就可以应用额外的测试来验证它是否真的检测到了一张脸。

b.什么是人脸识别？

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。说简单点，人脸识别解决“这是谁的脸”问题。

三.人脸检测和人脸识别的关系？

人脸识别系统都使用人脸检测，但并不是所有的人脸检测系统都有人脸识别组件。

四.人脸识别和人脸检测的难点/挑战？

1.人脸识别的难点？

图像光线：识别的视频和图片面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监控区域内各个位置的光照都不同。

人脸姿态和饰物：因为监控是非配合型的，监控人员通过监控区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。

人的脸部存在相似性：不同个体之间特别是同一民族的区别不大，所有人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分个体是不利的。再加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。

人脸存在易变性：人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。

2.人脸检测的难点？

人脸检测是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题，其主要的难点有两方面：

由于人脸内在的变化所引起：

人脸具有相当复杂的细节变化，不同的外貌如脸形、肤色等，不同的表情如眼、嘴的开与闭等

人脸的遮挡，如眼镜、头发和头部饰物以及其他外部物体等；

由于外在条件变化所引起：

由于成像角度的不同造成人脸的多姿态，如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转，其中深度旋转影响较大

光照的影响，如图像中的亮度、对比度的变化和阴影等。

图像的成像条件，如摄像设备的焦距、成像距离，图像获得的途径等等。

这些困难都为解决人脸问题造成了难度。如果能找到一些相关的算法并能在应用过程中达到实时，将为成功构造出具有实际应用价值的人脸检测与跟踪系统提供保证。