人脸检测可分为两类：①类是在静止图像中判断是否存在人脸，若存在，则定位人脸的位置；②第二类是在视频图像序列中判断是否存在人脸，若存在，则动态地跟踪人脸．后一种所采用的人脸检测方法要比前一种困难，因为它对算法实时性要求比较高。

另外，根据人脸检测所处理图像的不同又可将其分为两类：基于灰度图像的人脸检测和基于彩色图像的人脸检测。对于灰度图像，目前存在的方法主要可分为3类：基于整体外貌的方法，基于特征的方法和基于模板的方法。对于彩色图像，由于其能够提供更丰富的信息，因此可以采用有别于灰度图像的处理方法，利用彩色图像的自身特性进行人脸检测。一般都是用肤色检测加快人脸检测的速度。在肤色区域内进行人脸检测，也有单纯用肤色进行人脸检测的。科学家在1998年利用人的皮肤颜色建立了一个人脸检测器：首先根据图像的颜色进行分割，将其划分为不同的区域，然后将符合皮肤颜色的区域进行合并，直到形咸椭圆区域来判定人脸是否存在。

目前，除了对指纹识别中指纹门禁考勤一体机，指纹门禁一体机的研究外国外对人脸检测问题的研究很多，比较的有MIT、CMU等；国内的清华大学、北京工业大学、中科院计算所和自动化所等都有人员从事人脸检测相关的研究。随着人脸检测研究的深入，国际上发表的有关论文数量也大幅度增长，如IEEE的FG、ICIP、CVPR 等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文，占有关人脸研究论文的近1/3之多。

有关人脸检测的内容在人脸识别研究的综述中有所涉及，但仅仅侧重于人脸识别系统的输入环节，目前较为详尽的人脸检测与跟踪综述，着重于介绍各种方法所使用的特征和模型。梁路宏等系统地整理分析了相关的研究文献，按照人脸检测的问题分类与模式分析、人脸特征的提取与综合等线索，对近年来的研究进行了综述。