人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术，近年来在模式识别与计算机视觉领域中，已经成为一个受到普遍重视、研究十分活跃的方向。随着智能化信息处理技术的发展，人脸检测在身份识别、基于内容的检索、自动监控、人机交互等方面有着日益广泛的应用。本文给出了谱直方图描述的定义和特性，并研究了谱直方图和支持向量机(SVM)相结合的人脸检测算法，并对其进行了改进。(1)将谱直方图和支持向量机有效的结合起来，对复杂背景图像中的正面人脸检测取得了比较好的结果。算法性能好归因于谱直方图的理想特性和支持向量机的泛化性较好。算法具有较强的适应能力和鲁棒性。(2)本文在构造谱直方图所需的滤波器时进行了改进，采用局域二值模式(LBP)来代替Gabor滤波器来构造滤波器组。LBP算子是通过刻画图像像素点邻域内灰度的变化来描述图像的纹理结构特征的，因此使得支持向量机的分类更准确，并大大减少了算法的计算量。(3)为了检测不同大小的人脸，采用多分辨率的滑动窗口策略，实现人脸检测的位置不变性与尺度不变性。大量实验结果表明，本文算法对复杂背景图像中的正面人脸检测取得了比较好的结果，具有较强的鲁棒性。