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人类所感知的外界信息80%以上来自于视觉。目标感知是视觉系统的基本功能，为人类了解周围的环境和景物提供了至关重要的信息。人类天生具有这样一种能力，可以从纷繁复杂的外部世界中，迅速而准确地找到感兴趣的物体，如街道、人脸、行人、汽车、文字、建筑物等。目前，即使较好的计算机系统也难以模仿上述人类视觉系统的过程。

       人脸目标的自动获取与识别在视频监控、人机交互和电子商务安全等领域具有很高的应用价值。与人脸目标相关的研究主要包括人脸检测与人脸识别。一开始人脸研究主要集中在人脸识别领域，而且早期的人脸识别算法是在假设已经得到一个正面人脸或者人脸很容易获得的情况下进行的。随着人脸应用范围的不断扩大和实际系统需求的不断提高，以上假设往往不复存在，因此，人脸检测开始作为独立的研究内容发展起来。目前，国内外的文献中所涉及的人脸检测算法已经有很多种，许多重要的国际会议和期刊也都涉及人脸检测问题。

       人脸检测是一个具有挑战性的目标检测问题，主要体现在两方面。一方面是由于人脸目标内在的变化所引起，包括：①人脸具有相当复杂的细节变化和不同的表情(眼、嘴的开与闭等)，不同的人脸具有不同的外貌，如脸形、肤色等；②人脸的遮挡，如眼镜、头发和头部饰物等。另一方面是由于外在条件变化所引起，包括：①由于成像角度的不同造成人脸的多姿态，如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转等，其中深度旋转影响较大；②光照的影响，如图像中的亮度、对比度的变化和阴影等；③图像的成像条件，如摄像设备的焦距、成像距离等。

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