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人脸检测若干关键技术研究的综述报告
人脸检测作为计算机视觉的重要研究方向，已逐步融入了生活中的各个领域，例如安防监控、人脸识别、人脸表情分析等。本文将对人脸检测的若干关键技术进行综述，包括传统的人脸检测算法和基于深度学习的方法。
一、传统的人脸检测算法
1.积分图像法
积分图像法是根据积分图像的特性，可以快速获得图像块的像素和。通过计算积分图像的方式来加速搜寻人脸的过程。这个方法主要是通过计算图像中不同大小为1-n，不同长宽比的模板的积分图像，然后在积分图像上执行快速人脸检测的过程。
2.Haar特征检测法
Haar特征检测法是最早的人脸检测算法之一，主要是通过Haar小波变换来获取人脸和非人脸的特征，然后通过生成Haar分类器进行分类。Haar特征具有旋转不变性和平移不变性，所以在检测过程中可以对人脸进行一定的旋转和缩放，同时也可以兼顾不同的距离，缩放等问题。
3.HOG特征法
HOG特征法是一种局部图像块的直方图方法，它根据像素点的梯度方向来构建直方图，其方法可以有效地减小光照情况对人脸检测的影响。在HOG检测器中，检测窗口被分成一个个相同大小的子块，对于每个块，使用梯度算法求出每个像素的梯度方向，然后再构建梯度方向直方图，将直方图的结果拼接在一起，以此代表整个检测窗口的特征。
二、基于深度学习的人脸检测算法
1.R-CNN
R-CNN算法是一个基于卷积神经网络的人脸检测算法，在算法中主要是分四个步骤：分类、BBox回归、非极大值抑制和分布式训练。R-CNN算法先使用SelectiveSearch目标检测方法截取不同的窗口，然后将截取的窗口进行分类，确定哪些窗口中含有人脸，接着将包含人脸的窗口进行目标定位（BBox回归），即在窗口中寻找盒子来限定人脸的位置，完成后将这些窗口经过筛选并保存其信息，最后对这些信息进行非极大值抑制来达到最终的检测结果。
2.YOLO
YOLO算法是YouOnlyLookOnce的缩写，这个算法使用全卷积网络，通过整张图片的单次前向传递来直接检测出多个目标。YOLO将图像分成多个网格，每个网格都可以预测出一个物体，同时还能够预测物体所在矩形框的中心和大小。由于这种单次传递的方式，YOLO的性能要远远高于其他的基于深度学习的人脸检测算法，但是因为不区分不同尺寸的物体，所以对于人脸检测，若计算机处理的图像尺寸较小，其检测性能是一定会降低的。
3.SSD
SSD算法（SingleShotMultiBoxDetector）是一种比较新的基于深度学习的目标检测算法，它利用深度网络的多尺度特征来提高检测精度。SSD算法主要是将输入图像进行多次尺度变换，然后将多尺度特征在同一层进行融合，进而进行检测。这样的方式不仅能够更好地解决人脸检测中不同尺寸、不同旋转、姿态等问题，同时也能更好地平衡了运算量和检测结果差异的问题。
总结来看，传统的人脸检测算法主要是使用一些纹理和密度特征来识别人脸，并且这种方式也能够处理一些噪声和干扰的情况，检测速度也比较快。而基于深度学习的人脸检测算法则发展比较迅猛，一方面是由于人脸检测的深度学习算法有许多已经成熟的预处理技术，另外一方面是深度学习检测的高精度，基本上能够满足所有的大规模人脸检测需求。未来人脸检测的研究将会更加深入和实用。