Convolutional neural networks perform well on detection tasks and face detection is no exception. To perform face detection we collect a dataset of images with faces and without faces, on which we train a convolutional net with a window size such as 30 × 30 pixels and ask the network to tell whether there is a face or not. Once trained, we apply the model to a new image and if there are faces roughly within a 30 × 30 pixel window, the convolutional net will light up the output at the corresponding locations. However, two problems exist.
Les ConvNets sont très performants dans les tâches de détection. La détection des visages ne fait pas exception. Pour effectuer la détection des visages, nous collectons un jeu de données d’images avec et sans visages sur lesquelles nous entraînons un ConvNet avec une taille de fenêtre de 30 × 30 pixels. Nous demandons alors au réseau de dire s’il y a un visage ou non. Une fois entraîné, nous appliquons le modèle à une nouvelle image et s’il y a des visages à peu près dans une fenêtre de 30 × 30 pixels, le ConvNet éclairera la sortie aux endroits correspondants. Cependant, deux problèmes se posent :