人脸检测是一种用于检测图像中人脸的计算机视觉技术，用于确定数字图像中人脸的位置和大小。随着视频和图像数据库的惊人增长，人工操作越来越难以满足检测需求。人脸在社交中扮演着重要的角色，用来表达一个人的身份和情感。通常所说的人脸检测是给定一张数字图像后通过计算机提取有效的检测信息并识别其身份，人脸检测技术是所有人脸分析算法的基石，包括人脸对齐、人脸建模、人脸识别、人脸认证、头部姿势跟踪、面部表情跟踪/识别等等，它在人机交互方面发挥着重要的作用。同时在图像识别过程中图像质量的好坏会直接影响识别算法效果和精度，因此第一步就是对图像进行预处理，然后才能通过训练模型对图像进行分类和识别。本文将使用改进的yolov5模型得到人脸面部区域数据，为后续人脸关键点检测做好铺垫。

人脸检测是一种利用计算机视觉技术检测图像中人脸的位置和大小的技术，它能够检测到图像中的人脸，并有效地识别人脸的身份。除了检测外，它还可以用来做人脸对齐、人脸建模、人脸识别、人脸认证、头部姿势跟踪、面部表情跟踪/识别等应用，发挥着重要的作用。除此之外，还要针对图像进行预处理，以提高图像识别算法的效果和精度。