Abstract-Bilder som innehåller ansikten är viktiga för intelligent vision-baserad mänsklig dator interaktion, och forskningsinsatser i ansiktsbehandling inkluderar ansiktsigenkänning, ansiktsspårning, pose uppskattning och uttryck igenkänning. Men många rapporterade metoder antar att ansiktena i en bild eller en bildsekvens har identifierats och lokaliserats. För att bygga helt automatiserade system som analyserar informationen i ansiktsbilder krävs robusta och effektiva algoritmer för ansiktsdetektering. Med en enda bild är målet med ansiktsdetektering att identifiera alla bildområden som innehåller ett ansikte oavsett dess tredimensionella läge, orientering och ljusförhållanden. Ett sådant problem är utmanande eftersom ansikten är nonrigid och har en hög grad av variation i storlek, form, färg och textur. Många tekniker har utvecklats för att upptäcka ansikten i en enda bild, och syftet med detta papper är att kategorisera och utvärdera dessa algoritmer. Vi diskuterar också relevanta frågor som datainsamling, utvärderingsmått och benchmarking. Efter att ha analyserat dessa algoritmer och identifierat deras begränsningar avslutar vi med flera lovande riktningar för framtida forskning.
Många metoder har föreslagits för att upptäcka ansikten Ref.
Detecting Faces in Images : A Survey
{'venue': 'ICME', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}