详细介绍当今国内外人脸检测研究现状

人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是从图像或视频中自动检测和定位人脸。下面将详细介绍当今国内外人脸检测研究现状。

国内研究现状：

1. 基于传统方法的人脸检测：传统方法主要是利用图像处理技术，如Haar、HOG、LBP等特征提取算法，再通过SVM、Adaboost等分类器对人脸进行检测。这种方法主要应用于静态图像中的人脸检测，准确率相对较低。

2. 基于深度学习的人脸检测：随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸检测方法逐渐成为主流。主要包括以下几种方法：
（1）基于CNN的人脸检测：通过卷积神经网络（CNN）对人脸进行特征提取和分类，常用的有SSD、YOLO、Faster R-CNN等。
（2）基于级联的人脸检测：级联检测器的思路是利用多个分类器级联检测器，缩小搜索空间，提高检测速度和准确率。常用的级联检测器有Viola-Jones算法和R-CNN算法。
（3）基于目标跟踪的人脸检测：该方法利用目标跟踪技术对人脸进行实时跟踪，常用的有KCF、DSST、ECO等。

国外研究现状：

1. 基于传统方法的人脸检测：国外早期的人脸检测方法主要是基于传统方法的，如Viola-Jones算法，该算法利用Haar特征和Adaboost分类器对人脸进行检测，是一种高效的实时检测方法。

2. 基于深度学习的人脸检测：国外的人脸检测研究已经逐渐向基于深度学习的方法转变。常用的方法与国内相似，包括基于CNN的人脸检测、基于级联的人脸检测和基于目标跟踪的人脸检测。此外，国外也涌现出一些新的方法，如RetinaFace、CenterFace等。

总体来说，基于深度学习的人脸检测方法相对于传统方法有更高的准确率和鲁棒性，在实际应用中也更加广泛。