人脸检测的发展大致分为三个阶段。

1）第一阶段:

    1964年到1990年。

这是人脸检测技术发展的初级和起步阶段,采用的主要方法是将人脸的几何结构作为特征,并且结合了人工神经网络算法的应用。

2）第二阶段：

    1991年到1997年。

在这一阶段短短的七年时间之内,人脸检测步入了黄金时代,各个科研机构、实验室的研究人员通过不懈努力研究出了大量的人脸检测算法。具体成果如：

   · Eigenface算法：Turk和Pentland,两位来自麻省理工学院媒体实验室的研究员提出了该算法。42906

   · FERET人脸检测算法测试：由美国军方组织进行测试。

   · 对比模板匹配和结构特征的人脸检测算法的实验：由Poggio和Brunelli,两位来自麻省理工学院人工智能实验室的研究员于1992年执行。该对比实验证明了模板匹配的人脸检测算法的优越性,为后续研究提出了方向。论文网

   · Fisherface算法：由Belhumeur提出。利用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）两大方法。该算法目前仍在使用,并且是主流算法之一。

3）第三阶段：

    1998年至今。

统计学习理论如支持向量机（Support Vector Machine,SVM）被运用到人脸检测当中来,并且人脸检测技术的实际应用得到了进一步的发展。例如：法国将人脸检测技术应用于ATM上；德国DOS公司研发了多重模板识别技术；美国在各大机场率先将人脸监控技术用于人群监控等。

中国的人脸检测技术起步比较晚,国内的清华大学、北京工业大学、微软亚洲研究院、中国科学院自动化研究所、中国科学院计算机技术研究所等机构从事人脸检测方面的研究。《人脸识别系统》作为清华大学主持的国家“十五”项目于2005年1月18日通过了专家鉴定。此外,在人脸检测技术方面,中国研究人员越来越多在IEEE中的FG\ICIP\CVPR上发表优秀论文,这标志着中国人脸检测技术研究的逐步深入。