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人脸检测，属于目标检测，目标检测根据阶段分为：单阶段，双阶段根据有无anchor，分为：base-anchor，free-anchor根据特征提取，分为：图像金字塔，单尺度，层级金字塔，特征金字塔。现在的基于anchor的目标检测网络，分为：骨干部分，颈项部和头部；目前比较有名的目标检测算法：2016 MTCNN2017 FaceBoes2018 PyramidBox2019 DSFD2019 HAMBox2019 PFLD2019 RetinaFac

1、1991，Eigenfaces for recognition摘要1. 提出一个近于实时的系统来提取特征，定位人脸，识别人脸2. 仅需要2-D的人脸，不需要做3-D的重构，仅需要少量数据集3. 找到人脸空间的一组基向量，即eigenface，不需要传统的一些局部特征比如眼睛鼻子嘴巴等等 4. 将新的人脸样本投影到这组基向量中，得到一组坐标，即为这张人脸的特征表示研究成果及意义1.采用统计学习算法理论，充分利用了数据的信息2.将PCA算法与人脸特征巧妙结合一起，把单张人脸图片看作是

人脸检测

dlib库支持cnn算法，有python版本和c++版本，先实现python版本，再实现C++版本，最后实现android版本。准备：下载dlib压缩包，http://dlib.net/，最新版本是19.15版本，解压后打开README.md，查看如何编译，或者查看：http://dlib.net/compile.html。注意，还需要安装libx11-dev库，使用命令：sud...