早期的方法主要侧重于与计算机视觉专家合作，提取手工特征，并使用传统的机器学习算法训练有效的分类器进行检测。然而，这些方法的局限性在于需要专家制作有效的特征，并且每个组件都需要单独优化，导致整个检测管道不够优化。为了解决这个问题，人们提出了更复杂的特征，如HOG、SIFT、SURF和ACF。为了增强检测的鲁棒性，还开发了针对不同视图或姿势训练的多个检测器的组合。然而，这些模型的训练和测试时间较长，对检测性能的提升有限。
近年来，面部识别方面的研究取得了重大进展，尤其是深度卷积神经网络(CNN)的应用。深度学习方法在计算机视觉任务中取得了显着的成功，与传统的方法相比具有许多优势。深度学习方法避免了手工制作的设计管道，这使得模型更加灵活和适应不同的数据集。此外，深度学习方法在许多基准评估中都表现出色，例如ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)。这些进展使得面部识别在各个领域得到了广泛应用，从安全监控到人脸解锁等。
最近，研究人员在通用对象检测领域取得了令人欣喜的进展，其中应用了Faster R-CNN，这是一种先进的对象检测器。通过结合CNN cascade、region proposal network（RPN）以及Faster R-CNN的联合训练，研究人员实现了端到端的优化，取得了令人鼓舞的结果。 在人脸检测方面，Faster R-CNN算法与hard negative mining和ResNet相结合，极大地提升了其在FDDB等人脸检测基准上的性能。这种结合的方法使得人脸检测算法更加准确和可靠。 总之，Faster R-CNN以及与其相关的联合训练和结合算法，为对象检测和人脸检测领域带来了显著的进步，为深度学习技术的发展开辟了新的方向。
AFW数据集：AFW数据集是使用Flickr图像构建的。它包括205张图像和473张标记的面孔。对于每张脸，图像注释包括一个矩形边界框、6个地标和姿势角度。
PASCAL FACE数据集：该数据集用于面部识别和人脸识别；它是PASCAL VOC的一个子集，在851张具有较大面部外观和姿势变化的图像中包含1335个标记面部。
MIT CBCL人脸数据库：MIT-CBCL人脸识别数据库包含训练集（2429张人脸，4548张非人脸）和估计集（472张人脸，23573张非人脸）。
FDDB数据集：该数据集包含5171张人脸，在2845张图像中注释，例如遮挡、困难姿势和低图像分辨率。这些图像用于训练大的外观变化、严重的遮挡和严重的模糊退化，这些在无约束的现实生活场景中检测人脸时很普遍。
CMU PIE数据库：CMU Multi-PIE Face数据库包含68个人的41368张图像，每个人的13种不同的姿势、43种不同的光照条件和4种不同的表情。
SCface数据集：SCface是一个人脸静态图像数据库。这些图像是在不受控制的室内环境中使用五个不同质量的视频监控摄像机拍摄的。该数据集包含130名受试者的4160张静态图像（可见光和红外光谱）。
WIDER FACE数据集：人脸检测基准数据集包括32203张图像和393703张标记的人脸，这些人脸在尺度、姿势和遮挡方面具有高度可变性，这使得人脸检测极具挑战性。此外，WIDER FACE数据集是根据61个事件类别组织的。
以上是人脸识别发展历程及常用数据集的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
