人脸检测技术是一个非常热门的研究课题。目前在可控光照、用户配合的条件下,人脸检测技术已经比较成熟。但在非理想条件下(如光照变化、姿态变化、表情变化、非用户配合等)的人脸检测性能还有待提高。本文在广泛调研国内外学者对人脸检测和图像匹配的基本方法后,设计采用基于肤色定位人脸候选区域,并采用SIFT算法来实现检测出的人脸与目标人脸的匹配。SIFT算法具有较强的匹配能力和鲁棒性,适用于人脸识别、图像配准、图像检索等。对候选的人脸区域和目标人脸进行SIFT特征向量提取后进行图像匹配,实现人脸检测结果与目标人脸的匹配过程。在确定系统总体方案之后,分别利用MATLAB和DSP进行各算法仿真与实现。在MATLAB上完成了对人脸肤色范围的提取、人脸区域的定位以及SIFT特征向量的提取,最后实现待检测人脸和目标人脸的匹配。在DSP硬件平台设计过程中,首先采用MATLAB统计好的肤色模型来确定图像中所有的候选肤色区域；其次依据人脸的形状特征来排除非人脸区域,实现图像中所有人脸的精确定位。在确定人脸候选区域过程中,考虑到DSP存储器限制及DSP计算速率,采用区域增长的连通域方法来确定人脸候选块。结合人脸结构特征,设计了排除纯肤色块干扰的模块,替代了边缘检测等方法,进而减少了DSP的运算量。最后实现了人脸归一化图像匹配。本次设计的软件平台使用Matlab2010、Microsoft Visual C++6.0和CCS3.3,硬件部分以ICETEK-DM6437-B评估模块作为开发平台,核心处理器是TMS320DM6437。通过实验表明,本文设计的人脸检测系统其正确检测率可达90%,具有一定的稳定性和实用性。在DSP评估板上实现了快速的人脸初略匹配,为后续实现实时精确人脸匹配打下基础。