本文研究了视频序列图像中实现人脸检测的有关算法及其硬件系统的实现。 人脸检测是计算机视觉、模式识别、人机交互研究中一个很受关注的研究热点。而且在自动人脸识别系统、视觉监控、基于内容的检索等领域都有着广泛的应用。但是，人脸检测又是一个很有挑战性的课题。由于人脸模式错综复杂、易受干扰，所以人脸检测算法一般都存在计算量大、速度慢、误检率高的弱点。 本文在对已有方法的分析基础上，重点研究了将肤色信息应用到人脸检测中的算法。由于对肤色信息的利用有着速度上的明显优势，所以本文研究的目的是在尽量保证不降低正确率的前提下，提高人脸检测的速度，同时降低误报率。因此，本文提出了一种改进型分水岭算法，并将该算法与双正交小波相结合形成一种新的人脸检测算法。 本文完成的主要工作如下： 1提出一种改进型分水岭算法，对基于YCbCr色彩空间的肤色区域进行人脸检测的预处理，提高肤色分割的速度。 本文选择YCbCr色彩模型来进行肤色分割。在YCbCr色彩模型中，亮度信息包含在Y分量中，色度信息在Cb和Cr分量中，因此可以去掉亮度信息，而且该模型的存储空间比RGB模型减少三分之一，减小了数据量，从而提高检测速度。 用分水岭算法对CbCr平面的肤色投影区域进行肤色粗分割，再对亮度分量进行处理，去除部分伪人脸区域，得到部分待定人脸区域。将该方法作为人脸检测系统的预处理过程，可以快速去除复杂背景，将更多的运算能力集中在可能存在人脸的肤色区域，从而提高人脸检测系统的执行效率和整体性能。 2结合双正交小波进行边缘检测以验证人脸区域，提高了人脸检测精度。 虽然正交多辨分析下的正交小波函数具有良好的边缘检测特性，但是除了HARR小波以外，正交小波所对应的低通滤波器系数都不满足对称性，即不存在线性相位，不能构成线性相位的滤波器，相位矢量失真较大，这在图像处理中受到较大的限制。因此，本文采用与正交小波具有相似的消失矩性质和紧支集性质且正交条件相对较弱的双正交小波。 3硬件系统的设计 本硬件系统采用TI公司的浮点系列DSP芯片TMS320C6711为CUP，采用Philip公司的SAA7111作为视频采集转换芯片，并用CPLD作为SDRAM控制器，控制图像的存储与读取。本系统按照TI公司的设计建议进行设计，可行性好，稳定性好。