针对以下七个问题进行逐个讲解

【1】什么是人脸检测算法？

人脸检测算法属于人工智能领域中深度学习中视觉算法路线中的目标检测类别，检测的对象是人脸，意在图像或视频流中，找到符合人脸特征的部分并框选出来。得到的人脸区域数据会应用于后续的人脸属性判别，人脸识别等具体需求。

【2】人脸检测任务是什么？

人脸检测任务是在目标时间内让机器自动从输入数据如图像或者视频流中，找到特征符合人脸的对象，在算法中用坐标的形式展现，为了后续系列需求做准备，是一切人脸相关应用的基础。

【3】人脸检测技术在实际场景中的应用？

人脸检测技术在实际多用于和人脸相关，流量大，为了减少人工成本的场景中，如商超门口的人脸检测后测温，门岗机器人的人脸检测测温，以及后续需要人脸识别，人脸属性判别广告推荐等等。

【4】人脸检测算法效果展示？

【5】人脸检测算法一般流程是什么？

人脸检测算法遵循目标检测的流程，流程图如下。

【6】人脸检测算法在服务器端和arm或android端的部署？

数据收集：数据集由图像和标签组成，标签中包含人脸框位置，五个关键点位置和性别年龄信息。
网络模型搭建和训练：人脸检测经过自己训练后发现效果不如tensorflow自带的效果好，所以不需要网络模型搭建和训练了；
模型转换：要将tensorflow模型.pb文件，转化成.tflite格式的文件。
前处理：将摄像头捕获的图像每一帧做截取，并resize成300×300的尺寸传入人脸检测模型当中，然后检测得到人脸。
模型加载：首先要将.tflite文件的路径定义好，然后对模型进行初始化，初始化当中包含了数据信息，模型文件，标签文件，输入尺寸和是否量化。
模型运行：模型的运行要借助Interpreter解释器，然后run执行模型。检测模型会直接输出结果。
后处理：将模型输出结果画在每一帧的图像上。
部署：将每一帧图像显示在控件当中。

【7】从零开始实现一个实时人脸检测算法？

这里会专门写一个系列进行讲解

文章中的内容取自ppt：人脸识别系统在安卓端的部署 – OpenCV步步精深 (opencvblog.com)