一、概述
人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置，算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标，可能还包括姿态如倾斜角度等信息。常用的人脸检测数据库包括：FDDB和WIDER FACE。
二、FDDB
官方网站：http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/
FDDB总共2845张图像，5171张，人脸非约束环境，人脸的难度较大，有面部表情，双下巴，光照变化，穿戴，夸张发型，遮挡等难点，是目标最常用的数据库。有以下特点：
图像分辨率较小，所有图像的较长边缩放到450，也就是说所有图像都小于450*450，最小标注人脸20*20，包括彩色和灰度两类图像；
每张图像的人脸数量偏少，平均1.8人脸/图，绝大多数图像都只有一人脸；
数据集完全公开，published methods通常都有论文，大部分都开源代码且可以复现，可靠性高；unpublished methods没有论文没有代码，无法确认它们的训练集是否完全隔离，持怀疑态度最好，通常不做比较。（扔几张FDDB的图像到训练集，VJ也可以训练出很高的召回率。。需要考虑人品能不能抵挡住利益的诱惑）
有其他隔离数据集无限制训练再FDDB测试，和FDDB十折交叉验证两种，鉴于FDDB图像数量较少，近几年论文提交结果也都是无限制训练再FDDB测试方式，所以，如果要和published methods提交结果比较，请照做。山世光老师也说十折交叉验证通常会高1~3%。
结果有离散分数discROC和连续分数contROC两种，discROC仅关心IoU是不是大于0.5，contROC是IoU越大越好。鉴于大家都采用无限制训练加FDDB测试的方式，detector会继承训练数据集的标注风格，继而影响contROC，所以discROC比较重要，contROC看看就行了，不用太在意。
三、WIDER FACE：
官方网址：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/
WIDER FACE总共32203图像，393703标注人脸，目前难度最大，各种难点比较全面：尺度，姿态，遮挡，表情，化妆，光照等。有以下特点有：
图像分辨率普遍偏高，所有图像的宽都缩放到1024，最小标注人脸10*10，都是彩色图像；
每张图像的人脸数据偏多，平均12.2人脸/图，密集小人脸非常多；
分训练集train/验证集val/测试集test，分别占40%/10%/50%，而且测试集的标注结果(ground truth)没有公开，需要提交结果给官方比较，更加公平公正，而且测试集非常大，结果可靠性极高；
根据EdgeBox的检测率情况划分为三个难度等级：Easy, Medium, Hard。