摘要
人脸检测作为计算机视觉领域的关键课题，近年来因深度学习的引入取得了重大突破。
本论文旨在综述基于深度卷积网络的人脸检测研究进展。
首先，介绍人脸检测的研究背景、意义以及传统方法的局限性，阐述深度学习的优势以及卷积神经网络的基本原理。
其次，详细阐述基于深度卷积网络的人脸检测算法，包括常用算法概述、模型构建、训练与优化策略等方面。
并对不同算法的优缺点进行比较分析，总结其适用场景。
此外，还将探讨人脸检测在人脸识别、表情分析、人机交互、安全监控等领域的广泛应用，展望未来的发展趋势。
最后，对全文进行总结，并提出未来研究方向的展望。
关键词：人脸检测；深度学习；卷积神经网络；目标检测；深度学习应用
人脸检测作为计算机视觉和模式识别领域的一项基础性研究课题，其目标是在图像或视频中自动定位人脸区域，并将其与背景和其他物体区分开来[1]。
作为人脸信息处理的基础步骤，人脸检测是人脸识别、表情分析、人机交互等诸多应用的先决条件，并在安全监控、身份验证、图像检索等领域具有广泛的应用价值[2]。
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