评测人脸检测器时还有一个重要的问题：怎么根据对人脸的标注和检测结果来判断某张人脸是否被检测到了?一般来说，检测器给出的检测框(即人脸窗口)不会和标注的人脸边框完全一致，而且对人脸的标注也不一定是矩形，例如还可能是椭圆形;因此当给定了一个检测框和一个标注框时，我们还需要一个指标来界定检测框是否和标注框相匹配，这个指标就是交并比：两者交集(重叠部分)所覆盖的面积占两者并集所覆盖面积的比例，一般情况下，当检测框和标注框的交并比大于0.5时，我们认为这个检测框是一个正确检测的人脸。
在早期的人脸检测工作中，一般采用MIT-CMU人脸检测数据集作为人脸检测器的测试集，来比较不同的检测器。这个测试集只包含几百张带有人脸的图像，并且人脸主要是清晰且不带遮挡的正面人脸，因而是一个相对简单的测试集，现在几乎已经不再使用。在2010年，美国麻省大学的一个实验室推出了一个新的人脸检测评测数据集：FDDB，这个集合共包含2845张带有人脸的互联网新闻图像，一共标注了5171张人脸，其中的人脸在姿态、表情、光照、清晰度、分辨率、遮挡程度等各个方面都存在非常大的多样性，贴近真实的应用场景，因而是一个非常具有挑战性的测试集。FDDB的推出激发人们在人脸检测任务上的研究热情，极大地促进了人脸检测技术的发展，在此后的几年间，新的人脸检测方法不断涌现，检测器在FDDB上的表现稳步提高。从100个误检时的检测率来看，从最初VJ人脸检测器的30%，发展到现在已经超过了90%——这意味着检测器每检测出50张人脸才会产生一个误检，这其中的进步是非常惊人的，而检测器之间的比拼还在继续。
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