《人脸检测与识别研究》共分九章。其中,第一章介绍了人脸检测与识别研究的意义及国内外研究现状。第二章介绍了人脸检测与识别过程中的预处理,包括人脸图像去噪,人脸图像增强,人脸图像的二值化,人脸图像的灰度化。第三章介绍了传统方法使用的机器学习算法和聚类算法,并系统地介绍了卷积神经网络的基本组件和PSO算法。第四章针对粒子群算法的收敛性介绍了利用粒子群优化LDA进行人脸识别。第五章介绍了SSD人脸检测模型。第六章介绍了改进SSD的MDSSD算法,并进一步对MDSSD模型进行量化压缩,提出MDSSD Lite模型;最后用改进方法进行人脸检测。第七章介绍了一种基于肤色分割和模板匹配的人脸检测与识别方法。第八章介绍了基于PSO-LDA的人脸识别算法。第九章对《人脸检测与识别研究》所做的工作进行总结,并指出了可以进一步研究的方向。《人脸检测与识别研究》着眼于人脸检测与识别研究,涉及的研究内容可以给图像处理、特征提取、图像检测及识别、深度学习等领域的相关研究人员提供技术参考,也可作为高校研究生、本(专)科生行为识别教学方面的教材,还可作为有关技术人员的参考书籍。