顔検出（Face Detection）は、コンピュータビジョンや画像処理の分野において使用される技術の一つです。顔検出は、画像やビデオ中の人物の顔を自動的に検出するための手法です。

顔検出の目的は、画像やビデオ中の顔の位置や領域を特定し、それを別の処理や分析に利用することです。顔検出は、人物識別、表情認識、アクセス制御、顔認識などのアプリケーションで広く活用されています。

顔検出は、以下のような手法やアルゴリズムが使用されます：

1. 特徴ベースの手法: 顔の一般的な特徴や形状パターンを利用して顔を検出する手法です。特徴ベースの手法では、顔の目、鼻、口などの部位や輪郭などの特徴を抽出し、それらの特徴の存在や配置を分析して顔を検出します。

2. 機械学習ベースの手法: 機械学習アルゴリズムを使用して、事前に学習されたモデルを活用して顔を検出します。機械学習ベースの手法では、大量の顔画像を用いてモデルを学習し、新しい画像やビデオに対して学習済みのモデルを適用して顔を検出します。

3. 深層学習ベースの手法: 深層ニューラルネットワークを使用して顔を検出する手法です。深層学習ベースの手法では、多層のニューラルネットワークを構築し、画像のパターンや特徴を学習して顔を検出します。代表的な手法には、カスケード分類器や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）があります。

顔検出は、画像処理やパターン認識の分野で研究され、多くのアルゴリズムやライブラリが開発されています。これにより、リアルタイムでの顔検出や高精度な顔認識が可能となり、セキュリティシステム、画像検索、自動タグ付けなどに活用されています