作为一种重要的视觉模式，人脸反映的是在人类的交流和互动中起重要作用的视觉信息。人脸检测在视频监控，门禁控制，视频会议，人机交互等方面都发挥着越来越重要的作用，显示出了巨大的价值。本文根据家庭客厅环境下电视机实现智能人机交互的应用需求，基于OpenCV视觉库对智能人机交互中的人脸检测技术进行了研究，并且利用VisualC++集成开发环境，成功搭建了一个基于OpenCV可视化库的人脸检测系统，对研究成果进行了设计和开发，实现了家庭客厅环境下智能人机交互中的人脸检测。以下是本文所做的研究工作:首先研究了人脸检测算法中较基础也是很重要的肤色提取算法。通过对几种常见颜色空间模型的比较，最终选用了YCbCr色彩空间，在其基础上实现对肤色的分割。其次再利用改进AdaBoost算法来进一步定位人脸区域，筛选出符合人脸特征分布的候选人脸区域，进行人脸区域初步定位。最后再将通过改进AdaBoost算法进一步定位的人脸区域进行鼻子检测，确定出真实的人脸区域。实验表明基于肤色分割和AdaBoost算法、鼻子检测三种算法相结合的人脸检测方法有效地提高了人脸的检测率，尤其是误检率大大降低了。在文章的最后，首先对本文所做的研究工作进行了概括性的总结，接下来针对本文所研究课题的进一步工作进行了展望。