人脸检测是计算机视觉领域的一个任务，它的目标是从图像或视频中自动定位和识别出人脸。人脸检测是人脸识别系统中的一个重要组成部分，因为它为后续的特征提取和身份识别提供了基础。
人脸检测通常包括以下几个步骤：
- 预处理：对输入图像进行灰度化、降噪等操作，以便更好地进行人脸检测。
- 特征提取：使用特定的方法（如Haar特征、HOG特征、深度学习模型）从图像中提取与人脸相关的特征。
- 候选区域生成：根据提取的特征产生可能包含人脸的候选区域（称为窗口或候选框）。
- 分类器评估：对于每个候选区域，应用一个预先训练好的分类器来判断是否包含人脸。这个过程可能需要多个阶段和尺度来提高检测精度。
- 后处理：去除重复的检测结果，并对检测到的人脸进行调整和归一化，以准备进行后续的人脸识别或分析。
现代的人脸检测技术通常基于深度学习方法，这些方法能够学习复杂的面部特征表示，并且在各种环境条件下都能表现出良好的性能。
