面部检测 - 也称为面部检测 - 是一种基于人工智能（AI）的计算机技术，用于数字图像中以查找和识别人脸。FaceTection Technology可以应用于各种领域 - 包括安全性，生物识别，法律，法律执行，娱乐和个人安全 - 提供人员的真实时间监控和跟踪。
面部检测已从基本的计算机视觉技术发展到机器学习的进步（ML），然后再到越来越复杂的人工神经网络（ANN）和相关技术。结果是持续的绩效改进。现在，作为许多关键应用程序的第一步，它在包括面部跟踪，面部分析和面部识别中起着重要的作用。FaceTecoction对应用程序中的订单操作执行有重大影响。
在面部分析中，面部检测有助于确定应付给图像或视频的部分，并使用面部表情来确定年龄，性别和情感。在面部识别系统中，它以数学方式映射个人面部特征并将数据存储为面部标记-Algorithm需要面部检测数据，以识别哪些需要图像或视频生成面部标记的部分。
面部检测应用程序使用算法和机器学习在大图像中找到面部。这些图像通常包括其他非人类面孔物体，例如景观，建筑物和其他人类部位，例如脚或手。FacterFintection算法通常从搜索人眼开始 - 这是最有可能检测特征的算法。然后，该算法可能试图检测眉毛，嘴巴，鼻子，鼻孔和虹膜。一旦算法得出结论，它已经找到了面部区域，它将采用其他测试以确认其实际上已经检测到了脸部。
为了帮助确保准确性，需要对包含数十万个正和负面图像的大型数据集进行训练。培训提高了确定图像中是否有人和位置的能力。
面部检测中使用的方法可以基于知识，特征，模板匹配或外观 - 基于 - EAST具有优势和缺点：
面部检测中使用的一些更具体的技术包括：
上面列出的策略的组合可以提供全面的面部检测方法。
由于姿势，表达，位置和方向，肤色和像素价值等因素的可变性，眼镜或面部毛发的存在以及相机增益，照明条件和图像分辨率，图片中人的面孔可能可能近年来，对有深度学习的人进行的检测取得了进步，其优势比传统的计算机视觉方法更好。
面部检测方法的显着改善现在是在2001年。当时，计算机视觉研究人员Paul Viola和Michael Jones提出了一个框架，以实时高精度检测面部。是基于训练模型的面孔。训练完成后，该模型将提取特定功能，然后将这些功能存储在文件中，以便可以将新图像中的特性与每个阶段的先前存储功能进行比较。如果研究的图像通过了功能比较的每个阶段，则已经检测到面部并可以继续操作。
尽管Viola-Jones框架在实时应用中仍然很受欢迎以识别人们的脸，但它是有限的。，然后找不到算法。
为了帮助消除Viola-Jones框架的缺点并改善了面部检测，其他算法是开发的，例如区域卷积神经网络（R-CNN）和单镜头检测器（SSD），以帮助改善该过程。
卷积神经网络（CNN）是用于图像识别和处理的人工神经网络，该网络专门用于处理像素数据。R-CNN在CNN框架上生成区域建议，以定位和分类图像中的对象。
尽管区域提案的方法（例如R-CNN）需要两个镜头 - 一个镜头来生成区域建议，而另一个则用于检测每个提案，但仅需要一个镜头才能在图像中检测更多镜头。因此，SSD显然比R-CNN快。
作为面部识别和面部分析的面部分析的关键要素，面部检测为用户创造了各种优势，包括：
尽管面部检测为用户带来了一些巨大的好处，但它也有各种缺点，包括：
尽管经常一起使用面部检测和面部识别，但面部识别只是面部检测的应用，尽管它是最重要的应用程序之一。种族识别用于解锁手机，移动应用程序和生物学功能。银行，零售和零售和生物学功能运输安全行业采用面部识别来减少犯罪并防止暴力行为。
简而言之，该术语的面部识别超出了检测面的存在以确定谁是谁。此过程使用计算机应用程序来捕获个人面部的数字图像 - 有时从视频框架获得的 - 并将其与图像与图像进行比较存储记录数据库。
尽管所有面部识别系统都使用面部检测，但并非所有面部检测系统都用于面部识别。种族检测也可用于面部运动捕获，或使用摄像头或激光扫描仪将人们的面部运动转换为数字数据库。可用于制作电影，游戏或化身的逼真的计算机动画。
面部检测也可以用于自动对焦摄像头或计算进入特定区域的人数。此技术还具有营销应用程序 - 例如，在识别特定面孔时会显示特定的广告。
面部检测的另一个应用是实施情感推理软件的一部分。例如，它可用于帮助自闭症患者了解周围的人的感觉。该程序使用高级图像来“阅读”脸部的情感。
另一个目的是从视觉线索或“唇读”获得语言推理。这可以帮助计算机确定谁在说话，哪些可以帮助安全应用程序。此外，可以使用面部检测来帮助确定图像的哪一部分需要模糊以确保隐私。
目前，人工智能人工智能和机器学习在安全领域中具有最大的着陆情况，例如：安全监控，人脸检测，面部识别和交通统计信息。很快。
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