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生物识别技术通过使用人体固有的生理特性,来进行个人身份鉴定的方法。人脸识别因其具有直接友好、操作方便等特点,成为当前生物识别领域的一个热门研究方向。人脸检测在基于人脸的图像分析方面有着重要的作用,也是计算机视觉领域最重要的问题之一。在过去的20年中,人脸检测方法取得了诸多进步,但是即使是最新的检测方法在处理自然状态下的多变人脸的问题时仍然存在很大困难。与传统的将人脸的变化作为黑箱,只是使用统计方法进行人脸特征学习不同,本文提出了一种结构化的人脸检测模型来表示人脸的变化。本文使用了一种层次化的树状结构来表现人脸和人脸的局部特征由于视角或表情的变化引起的差异。本文提出的基于HOG-PCA和DPM的人脸检测方法,主要的研究内容为：(1)在对人脸特征进行描述时,使用梯度方向直方图来描述人脸特征,消除了局部光照变化等对于特征的影响,考虑到梯度方向直方图特征维度较高,有很大的特征冗余,因此,使用主成分分析的方法对特征进行降维,提到检测的速度了准确性。(2)对人脸的整体和各部位分别提取特征构建根滤波器和部件滤波器,并针对各部件之间的关系构造关系模型,使得在检测过程中对人脸各部位特征能够进行更精确的匹配并能够适应人脸一定程度上的外观变化。(3)使用了结构化的支持向量机方法来对人脸的树状结构模型进行训练,通过对人脸各部位进行标注,然后使用Structured SVM训练分类器,在检测时,输入待检测图片,可以得到对于人脸的一个结构化的判定结果。本文使用从Flickr中选出的图片进行测试,通过验证,本文提出的基于HOG-PCA和DPM的人脸检测方法在具有复杂背景,人脸角度、表情多变的自然状态下拍摄的图片中仍然具有较好的检测效果。