NMS（non maximum suppression），中文名非极大值抑制，在很多计算机视觉任务中都有广泛应用，如：边缘检测、目标检测等。非极大值抑制（NMS）非极大值抑制顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。例如在对象检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分类及分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是某类对象的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。
这里主要以人脸检测中的应用为例，来说明NMS，并给出Matlab和C++示例程序。
人脸检测的一些概念
（1） 绝大部分人脸检测器的核心是分类器，即给定一个尺寸固定图片，分类器判断是或者不是人脸；
（2）将分类器进化为检测器的关键是：在原始图像上从多个尺度产生窗口，并resize到固定尺寸，然后送给分类器做判断。最常用的方法是滑动窗口。
以下图为例，由于滑动窗口，同一个人可能有好几个框(每一个框都带有一个分类器得分)
而我们的目标是一个人只保留一个最优的框：
于是我们就要用到非极大值抑制，来抑制那些冗余的框： 抑制的过程是一个迭代-遍历-消除的过程。
（1）将所有框的得分排序，选中最高分及其对应的框：
（2）遍历其余的框，如果和当前最高分框的重叠面积(IOU)大于一定阈值，我们就将框删除。
（3）从未处理的框中继续选一个得分最高的，重复上述过程。
