基于DCNN和FasterR-CNN的人脸检测技术：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景

在人工智能飞速发展的当下，计算机视觉作为其重要分支，致力于让计算机理解和解释视觉信息，涵盖了图像分类、目标检测、图像分割等多个关键领域。人脸检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在从图像或视频中精准定位人脸的位置，为后续的人脸识别、表情分析、年龄与性别判别等任务奠定基础，在安防监控、人机交互、人脸支付等众多实际应用场景中发挥着不可或缺的作用。

早期的人脸检测方法主要依赖于手工设计的特征和传统机器学习算法，如基于Haar特征的Viola-Jones算法和基于HOG特征结合SVM