针对因图像背景复杂、光照变化及面部旋转等因素的影响,使复杂背景下人脸检测难度大、速度慢和准确率低的问题,使用Adaboost算法进行人脸检测,并在OpenCV上实现其检测过程。分别对具有面部旋转和复杂背景的图像进行了人脸检测实验,其检测准确率分别为85%和99%,平均检测时间分别是16.67ms/张和76ms/张。实验结果表明,该算法能在复杂背景下准确、快速地实现人脸检测,且能满足人脸识别系统实时性的要求。

基于肤色空间建模+连通域处理的人脸检测算法方法进行的人脸检测。1建立多种肤色模型，结合数学形态学滤波，完成人脸检测； 2利用Matlab 自带的计算机视觉系统工具箱实现单人及多人的人脸检测。

随着智能化信息技术的发展，视频监控、远程教育、 人机交互技术及安全等各方面都迫切希望能够进行快速、有效的身份验证。人脸识别技术是一种依据人的面部特征来自动进行身份鉴别的生物特征识别技术。由于人脸识别技术在诸多生物特征识别技术中具有众多的优势,特别是直观、非侵犯的优点，决定了其广泛的应用前景，使其受到来自学术界和工业界越来越多的关注，吸引了越来越多的研究者的兴趣，成为了一个热门的课题，取得了一批有意义的研究成果。

基于AdaBoost算法训练了分类器，并编程实现了一个人脸检测系统，将其应用于驾驶员疲劳检测系统中，对人脸区域进行检测和跟踪。为了提高系统的鲁棒性和检测的速度与精度，依次应用曝光补偿，积分图等方法，使得系统具有较高的高检测精度和较短的检测时间，可以适应驾驶员疲劳检测的需要。

百度人脸检测算法PyramidBox的一个TensorFlow实现

实现常用基于深度学习的人脸检测算法

haar特征代码matlab 中提琴琼斯人脸检测器 Viola Jones 人脸检测算法的实现 实现的 Viola Jones Detector：采用了 5 个 Haar 类型的特征：其中 haar==1 :5。 这是在calculatehaar.m 文件中定义的。 integerImg.m 函数计算随着 harr 特征的尺寸变化所取点的积分值。 haar 维度根据命令行 haarX = dimX:dimX:window-pixelX 和 haarY = dimY:dimY:window-pixelY 在窗口大小 pixelX = 2:window-dimX 和 pixelY = 2:window-dimY 中更改。 图像权重通过除以 1/(facesize+nonfacesize) 进行归一化，其中人脸大小是人脸图像的数量，非人脸是非人脸图像的数量。 图像权重在 adaboost 函数中根据误报和漏报进行更新。 Adaboost 根据它生成的 harrVal 为所有正确的捕获分配一个捕获值 1。 分类器权重也会根据错误进行更新，新的图像权重会传递给主脚本。 获得的弱分类器为 221

MCT算法的C++版实现，基本参照论文Face Detection with the Modified Census Transform的算法。使用了两种分类器：Adaboost和Winnow分类器，Adaboost弱分类器级联，Winnow是最后一级强分类器

本文提出了一种基于肤色信息和眼睛粗略定位的人脸检测算法。该算法先对 Anil K.Jain的 Cb 、 Cr 椭圆聚类方法进行了改进，用改进的算法进行肤色提取，经过肤色区域的分析，对人脸区域进行预检测，确定人脸可能区域，然后再根据眼睛的粗略定位进一步确定人脸区域。

人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一，它在安防监控，人证比对，人机交互，社交和娱乐等方面有很强的应用价值，也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。