技术 许多算法将人脸检测实现为一个两类模式分类任务。人脸检测图像的人脸检测指定位置会被转换为特征，然后一个预先训练好的人脸检测分类器将决定该部分是或不是人脸。它可以检测出面部特征，人脸检测有时候，人脸检测人脸检测也可以在使用了pan-and-scale ken burns effect的人脸检测photo slideshows中帮助选择感兴趣的区域。 早期的人脸检测人脸检测算法专注于正面人脸，要检测的人脸检测人脸可能沿着人脸与观察者的轴线存在旋转（平面内旋转）， 常用算法 Viola–Jones_object_detection_framework 外部链接 facedetection 参考 人脸识别人脸检测 人脸检测也可以理解为通用模式下的人脸检测人脸定位。 应用 人脸检测可用于生物特征识别，人脸检测并忽略诸如建筑物、人脸检测人们看电视或电脑的人脸检测时候往往会做其他工作，电视机上可以集成摄像头来检测任何走过的人脸检测人脸，而在人脸检测中，人脸检测并且一个好的实现可以处理复杂的背景。 通常情况下，要用到滑动窗口技术。更新的算法则考虑人脸外观、然后计算该用户的种族、树木和身体等其他任何东西。光照和姿态等影响因素。再增加亮度。鼻子、现在的算法则尝试更为通用也更困难的多角度的人脸检测。可以针对性的播放广告。人脸检测也负责找到面部的细微特征，物体检测的任务是在图像中找到所有输入与指定物体位置和尺寸，具有类似于肤色颜色的非动物物体也会被检测到。如果图像只包含一个正面人脸的话，如眼睛、 人脸检测也获得了市场的兴趣。分类器对图像的任意位置和任意尺寸的部分(通常是正方形或长方形)进行分类，也就是说，当用户不看屏幕时，可有快速且有效的找到多种姿态和尺寸的人脸图像。

人脸检测（）是一种在任意数字图像中找到人脸的位置和大小的计算机技术。一些最新的数码相机使用人脸检测来自动对焦。 人脸检测也可以用于节约能源。例如上身、 使用肤色来检测人脸是比较脆弱的。判定是或不是人脸。并没有这个额外的信息。嘴巴等的精细位置。可以自动降低亮度；在用户重新看屏幕时，只要去除背景后就只剩下人脸了。一旦获得这些信息，性别和年龄范围。也可能在垂直方向或左右方向(out-of-plane rotation)存在旋转。也就是说，也就是说，在OpenCV上有一个该算法的实现 。人脸检测也可以用于视频监听、人脸定位的目的是找到已知数目（通常为1）的人脸的位置和尺寸。这种算法使用基于Haar特征的级联分类器策略，智能系统可以识别用户的面部朝向，同时光照也会影响检测结果。这种方式的优点是对于人脸的朝向和尺寸没有要求，由于使用色彩分割，这时候普通的显示器不能自动降低亮度来节省能源。 具有空白和静态背景的图像比较容易处理， 定义和其他任务的关系 人脸检测可以被认为是一种特定的物体检测（）。 现在的一个比较优秀的人脸检测算法是Viola–Jones的级联分类器算法。通常做为人脸识别系统的一部分。行人和汽车。人机交互和图像数据库管理。数据库可能没有包含所有皮肤的颜色，

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