人脸检测作为计算机视觉中的一项关键技术，在视频监控、人脸识别、姿态估计和新一代人机交互等领域具有广阔的应用前景，受到国内外学术界、企业界和政府部门的重视。　　 肤色作为人的一个生理特征，对颜色特征的处理比对人脸其它特征的处理简单快速，且颜色信息对方向不敏感。因此，基于肤色分割的人脸检测与跟踪就成为一种非常重要的人脸检测方法。　　 论文主要研究基于肤色分割的彩色图像人脸检测。经过大量分析近年来国内外关于人脸检测与特征定位的学术论文和研究报告，本文针对彩色图像的人脸检测进行了深入研究，并在原有人脸检测技术的基础上，开发出基于肤色的彩色图像人脸检测界面。　　 基于肤色分割的人脸检测，关键是色彩空间的选择以及肤色聚类性的选取。本文首先研究了几种色彩空间的特性，并选取了肤色聚类性较好的色彩空间。同时，为了把人脸区域从非人脸区域中分割出来，在色彩空间建立了适合不同肤色和不同光照条件的可靠的肤色模型。其次，重点介绍了图像阈值分割中的最大类间方差法，并提出一种改进的最大类间方差法对图像进行分割处理，从而实现对人脸肤色区域的提取。然后，根据人脸面部的先验知识和几何特征对分割后的二值图像进行人脸区域提取，从而获得人脸区域的初步定位结果。最后，研究嘴唇和眼睛的特征定位方法，并根据双眼和嘴唇的位置，采用面部特征的几何特性精确定位出人脸区域。对嘴唇的定位主要研究嘴部区域在YIQ 色彩空间的色度信息，根据Q分量图像中唇部区域的灰度值较其余部分的灰度值高的特点，对唇部区域进行处理，从而定位出唇部位置。对眼睛的定位主要研究色彩空间中眼睛的色度信息和RGB 色彩空间中R分量特性，并将二者结合在一起，从而定位出双眼。　　 R bC YCr bC YCr bC YC文中的最后采用matlab软件编写人脸检测程序，并使用可视化界面(GUI)来设计人脸检测界面。实验表明，该人脸检测算法具有较高的检测效率和面部特征定位精度，且易于实现、可靠性好、鲁棒性强。