摘要
人脸检测作为计算机视觉领域的关键技术，近年来在安全监控、人机交互、身份识别等方面展现出巨大的应用价值。
传统的基于嵌入式平台的人脸检测系统由于计算资源受限，难以满足实时性和准确性的要求。
随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的人脸检测算法以其优越的性能成为嵌入式平台人脸检测系统的新方向。
本文首先阐述了人脸检测和嵌入式平台的相关概念，并回顾了人脸检测技术的发展历程，重点分析了传统方法和基于深度学习方法的优缺点。
然后，对嵌入式平台上的人脸检测系统设计与实现的关键技术进行了深入研究，包括算法选择与优化、平台选型与移植、系统集成与测试等方面。
最后，对人脸检测技术在嵌入式平台上的未来发展趋势进行了展望。
关键词：人脸检测；嵌入式平台；深度学习；算法优化；系统设计
人脸检测旨在判断图像或视频中是否存在人脸，并确定人脸的位置和大小。
作为人脸识别、表情分析、人机交互等应用的关键步骤，人脸检测技术近年来受到广泛关注。
传统的嵌入式平台由于计算资源和存储空间有限，难以满足人脸检测算法对实时性和准确性的要求。
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