随着社会的发展,传统的身份验证技术已经不能满足目前许多相关领域的要求。生物识别技术基于其自身稳定性和个体差异性,为新的、更有效的身份验证手段的研究和应用带来了广阔的前景。虽然在人类的生理特征中,指纹、掌纹、虹膜和脸像都可以作为身份验证的依据,但是在所有的生物特征识别技术中,利用人脸特征进行身份验证是最自然、直接的手段。因此,人脸识别方面的研究成为了越来越热门的学术课题。针对传统机场离港旅客识别系统存在的弊端,本文提出了一种在机场离港旅客识别系统实际应用中更高效的人脸检测技术和方法。这种新的机场离港旅客识别系统的推广应用将大大加强机场的安检工作能力,提高机场服务水平和效率。结合机场离港旅客识别系统的特点,主要研究了人脸检测在机场离港旅客识别系统中的应用关键技术和实现方法,特别讨论了彩色序列图像中的人脸检测技术,同时对基于人脸检测的安检子系统也进行了详细介绍。对于一个成功的识别系统,检测是极其重要的一步,它直接影响人脸特征提取、识别等后续工作。针对机场环境中捕获到的彩色序列图像,大部分为正面、端正的旅客头像,提出了先用运动检测去除静止区域,再用肤色分割方法粗略定位人脸,最后用双眼-人脸多关联模板策略来验证人脸。另外,介绍了光线补偿、腐蚀和膨胀这些常用图像处理方法的应用。试验表明把这种人脸检测算法应用于机场环境中,可以快速、高效地分割、定位人脸,达到离港旅客识别系统对人脸检测环节实时性和精度的要求。本文介绍了人脸识别和人脸检测技术的发展现状;概括了人脸识别的主要内容和目前所采用的各种方法;阐明了人脸检测的研究背景和意义;分析