由于肤色具有对人脸尺度、旋转角度的不变性特征,并且处理速度快,分割效率高,使其成为人脸检测中的一种重要的手段。但是肤色作为颜色信息,存在对光照敏感的特性。这使得肤色检测的运用受到很大的局限。因此如何改进肤色检测技术使之适应高光条件下的人脸检测成为了当今的研究热点。本文主要研究高光条件下肤色检测与校正。在分析了皮肤的生理特性后,引入物理学上的描述非均匀电解质反射特性的双色反射模型,使用该模型描述了皮肤的反射特性,并在此基础上分析了人脸高光区在三维RGB颜色空间的类Γ型分布。为了在TSL空间的二维TL平面上分析像素特点,手工划分出人脸在三种光照条件下的肤色样本,从物理成像过程上解释颜色的偏离失真,继而利用找到的反映肤色本身颜色的体反射矢量,与找出的划分高光区和本体区的亮度阈值的方法,自动检测和校正肤色高光区像素。为了将这种算法用于人脸检测,在进行高光检测之前,本文提出一种在TL平面中的T区域阈值图像的预分割方法。在得到了新的基于物理的高光条件下肤色检测的算法之后,本文将这种算法运用到人脸检测中,结合形态学去噪和形状检测的方法判断人脸。算法在含有高光区域的人脸图像上进行测试,得到了较好的结果。