人脸识别和分析可以广泛应用在个人身份识别、安检、人机交互、表情分析等工程应用中。计算机人脸检测作为人脸识别、分析等应用的前提和基础,很早就受到人们的关注。随着计算机应用的普及、性能的提高以及图像处理、模式识别领域的研究逐步成熟,人脸识别相关的应用越来越广泛,因此对人脸检测的研究也正受到越来越多的重视。本文主要研究彩色静止图像中正面人脸的检测。对现有的一些基于肤色的人脸检测算法进行了研究,并在此基础上对这些算法存在的问题进行了分析,发现现有的算法主要针对简单背景的图像,而对于复杂背景,则要么检测速度较慢,要么容易出现误检和漏检,效果不是很理想。本文在各种不同的颜色空间中选择了YCbCr空间作为肤色分割的空间。在此空间中,对肤色的色彩空间区域进行了非线性拟合,得到空间多面体;通过反复实验得到色彩空间和区域空间两个隶属度函数的参数,将这两种空间进行整合,提出了一种肤色分割的新方法――基于肤色和区域双重匹配的方法。该算法不但使用了肤色信息,而且还利用了现有算法中容易忽视的区域信息,充分利用了两者的相关性;同时利用图像形态学对图像进行去噪处理,得到了较好的处理效果,有效地定位了候选人脸的区域。此外,本文采用人眼的色度匹配和亮度匹配建立了两张独立的人眼特征图,然后将这两张特征图进行结合得到了人眼的位置;再利用将Cb值、Cr值进行区域划分,得到嘴巴的位置;最终以得到的眼睛和嘴巴对候选人脸区域进行筛选,得到人脸的最终定位。实验结果证明了所提出算法的有效性和鲁棒性。