物体検出
顔認識は本人認証のための生体認証技術であり、同時に軍事、セキュリティなど多くの分野に応用されている技術である。一般物体検出タスクと比較して、より広い範囲のスケールの対象物を認識する必要があること、一口に顔といってもパーツの配置や肌の色の違い等によって同じものが一つとして存在しないことといった違いがある。
R-CNNは2014年に提案された手法であり、CNNを用いた検出器としては初めて、それまで用いられていたHOG特徴量をベースとする検出器よりも高い性能を出すことを示した。以降の深層学習を用いた様々な手法の先駆けであり、一般物体検出の進展に大きな影響を与えた。R-CNNはまず画像内から物体領域の候補となる領域を生成し、その各候補領域に対してCNNを用いて物体かどうかを判定するというものである。派生手法であるFast R-CNNやFaster R-CNNも同様の構造を引き継ぎ、ボトルネックになっていた部分にCNNを新たに適用できるようにしたり、複数回適用していた処理を一度にできるように改良したものである。