面部检测是计算机视觉的一个子领域，旨在检测图像或视频中的人脸。智能手机和数码相机使用这些功能来选择照片中的人物，通常在脸部周围放置一个矩形。这种类型的应用程序在安全系统中获得了相当大的相关性，其中有必要识别环境中是否有人以触发警报。另一方面，面部识别旨在识别人脸，一个例子是安全系统可以使用这些特征来识别环境中是否有人。重要的是要强调人脸检测和识别技术之间的区别：前者仅指示是否存在人脸，而后者指示检测到谁的脸。

在这个使用 Python 编程语言的循序渐进课程中，您将学习如何从图像、视频和网络摄像头中检测和识别人脸，从最基本的技术到最先进的技术！请参阅下面涵盖的主题：

• 使用 Haarcascade、HOG（定向梯度直方图）、MMOD（最大边距对象检测）和 SSD（单发多框检测器）检测人脸
• 检测其他对象，例如眼睛、微笑、时钟、身体和汽车
• 使用 Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH（局部二进制模式直方图）和高级深度学习技术识别人脸
• 如何比较算法的性能
• 构建您的自定义数据集，通过网络摄像头捕捉人脸

所有的实现都将使用在线的 Google Colab 一步步完成，因此您无需担心在自己的机器上安装和配置工具！超过 60 个讲座和 8 小时的分步视频！