OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了广泛的图像和视频处理功能。其中，人脸检测是一个重要的应用。OpenCV自带了多种人脸检测算法，本文将对其性能进行比较。

首先，OpenCV中最著名的人脸检测算法是Haar级联分类器。这个算法通过先进行图像的积分操作，然后采用AdaBoost算法训练出一组弱分类器，最后通过级联的方式提高检测速度。Haar级联分类器在较大尺寸的人脸检测上表现较好，但在小尺寸人脸检测上存在一定的误检率和漏检率。

另一个常用的人脸检测算法是基于HoG特征的检测器。该算法首先计算图像中每个像素的梯度，并将其转换为梯度直方图，然后将直方图划分成多个小区域，并计算每个区域内的梯度直方图。最后，通过利用SVM（支持向量机）进行分类，实现人脸和非人脸的区分。HoG算法在小尺寸人脸检测和光线变化较大的情况下具有较好的性能，但在大规模数据集上的检测速度较慢。

此外，OpenCV还支持基于卷积神经网络（CNN）的人脸检测算法。这种算法利用深度神经网络的强大特性，在大量标注的数据集上进行训练，并能够较好地处理人脸姿态、表情、光线变化等复杂场景。CNN人脸检测算法在大尺寸人脸检测上的精度和速度都具有很高的水平。

综上所述，OpenCV自带的人脸检测算法包括Haar级联分类器、HoG特征检测器和卷积神经网络。针对不同的应用场景，可以选择不同的算法。对于大尺寸人脸检测，可以选择Haar级联分类器或CNN人脸检测算法；对于小尺寸人脸检测，可以选择HoG特征检测器或CNN人脸检测算法。此外，在实时性要求较高的情况下，建议使用Haar级联分类器，而在精度要求较高的情况下，可以选择CNN人脸检测算法。

总的来说，OpenCV提供了多种人脸检测算法，每种算法都有其适用的场景和性能表现。开发人员可以根据具体需求选择合适的算法，以实现准确、快速的人脸检测。

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