图像处理中的人脸检测是一种用于识别和定位数字图像或视频中的人脸的技术。 它是许多应用程序的基础步骤，例如面部识别、情绪分析和增强现实滤镜。 其目标是确定图像中是否存在人脸，如果存在，则使用边界框或坐标标记其位置。 这个过程通常涉及分析像素模式，以区分面部特征（如眼睛、鼻子和嘴巴）与背景。 例如，安全系统使用人脸检测来关注监控录像中的人员，而智能手机摄像头则使用它在拍照时自动对焦于人脸。
人脸检测算法通常依赖于机器学习或传统的计算机视觉方法。 传统方法，如 Viola-Jones 算法，使用 Haar-like 特征——检测与面部相关的边缘或纹理的简单矩形模式。 这些特征以多种比例应用于整个图像，并且在正（面部）和负（非面部）示例上训练的分类器确定区域是否包含面部。 现代方法，例如卷积神经网络 (CNN)，会自动从大型数据集中学习分层特征。 例如，像 OpenCV 这样的工具提供预训练的 Haar 级联模型，而像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架使开发人员能够训练基于 CNN 的自定义检测器。 这些模型擅长处理光照、姿势或遮挡的变化，使其对于社交媒体照片标记等实际用例非常强大。
实施人脸检测需要在准确性、速度和资源约束之间取得平衡。 对于轻量级应用程序，Haar 级联或具有线性分类器的定向梯度直方图 (HOG) 提供快速推理，但在复杂场景中可能会遇到困难。 深度学习模型，例如 Single Shot Multibox Detector (SSD) 或 YOLO，提供更高的准确性，但需要更多的计算能力。 开发人员通常使用量化或剪枝等技术来优化边缘设备的这些模型。 挑战包括处理低分辨率图像、极端角度或部分遮挡（例如，太阳镜）。 隐私是另一个考虑因素；在处理之前匿名化检测到的人脸在注重合规性的应用程序中至关重要。 诸如 Dlib 的人脸检测器或云 API（例如，AWS Rekognition）之类的工具抽象了这些复杂性，使开发人员能够以最小的开销集成人脸检测。