本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅，文中略去了对具体参考文献等的引用，读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者，文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释，同时力求严谨，以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。不过疏忽和遗漏在所难免，有不当的地方还请各位读者多多包涵，并联系笔者进行修正。愿君阅读愉快！
这是一个看脸的世界！自拍，我们要艺术美颜；出门，我么要靓丽美妆。上班，我们要刷脸签到；回家，我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙，当考勤机认出你的脸对你表示欢迎，你知道是什么魔力让冷冰冰的机器也变得温情脉脉，让呆呆的设备也变得善解人意吗？今天就让我们走近它们的内心，了解这些故事背后的一项关键技术：人脸检测。
看人先看脸，走在大街上，我们可以毫不费劲地看到所有人的脸：棱角分明的国字脸，娇小可人的瓜子脸，擦肩而过路人甲的脸，迎面走来明星乙的脸，戴着口罩被遮住的脸，斜向上45度仰角自拍的脸。可是，对于我们的计算机和各种终端设备而言，从眼前的画面中把人脸给找出来，并不是一件容易的事情，原因就在于，一千个读者就有一千个哈姆雷特，在你的眼里，人脸是这样的：
而在机器的眼里，人脸是这样的：
你没看错，图像存储在机器中不过就是一个由0和1组成的二进制串！更确切地说，机器看到的是图像上每一个点的颜色值，因此对于机器来说，一张图像就是一个由数排成的阵列。试想一下，如果我把每个点的颜色值都念给你听，你能告诉我对应的这张图像上有没有人脸和人脸在哪里吗？很显然，这并不是一个容易解决的问题。
如果手机没法在自拍照中找到我们脸，那它就像一个失明的化妆师，没法展现出我们最好的一面；如果考勤机没法通过摄像头看到我们的脸，那我们的笑就只是自作多情，它也根本不可能识别出我们到底是谁。人脸检测架起了机器和我们之间沟通的桥梁，使得它能够知道我们的身份（人脸识别），读懂我们的表情（表情识别），和我们一起欢笑（人脸动画），与我们一起互动（人机交互）。
