人脸检测是在输入图像中确定所有人脸的位置、大小、位姿的图像处理过程,最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。本文主要研究彩色静止图像中的人脸检测。利用彩色图像中肤色特征缩小搜索区域,然后结合器官分布特征、积分投影、边缘图像、方差投影等信息实现人脸特征提取,并最终定位出人脸。在肤色分割中,使用色彩均衡技术消除由光照引起的色彩偏移,并提出一种新的肤色模型(H_SI_I模型),它对光照亮度具有强鲁棒性。最后采用模糊聚类方法进行肤色再分割,以进一步去掉伪肤色像素点。在特征提取算法中,首先根据器官分布特征,在肤色分割的基础上直接对孔洞匹配定位双眼。若眼睛定位失败,则采用水平灰度积分投影估计人眼水平位置,然后利用Canny算子得到边缘图像,再用加窗处理快速定位人眼。若眼睛定位再次失败,则在利用积分投影估计出人眼水平位置基础上,利用两次方差投影运算准确定位出眼睛。从实验效果可以看出,本文提出的人脸检测算法能够实现彩色图像中复杂背景下正面的以及有一定侧面旋转角度和表情变化的人脸检测,具有较高的检测性能。