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目前，随着信息技术的高速发展，人机智能交互系统的广泛应用，在验证身份、视频监控、公安档案管理等很多领域都有着广泛的应用。自动人脸检测已经成为了计算机视觉和媒体数字图像处理的一个热门的研究话题，具有广泛的实用价值和研究意义。作为人脸识别的重要的第一步，人脸检测所做的工作是检测一张图片是否含有人脸，如果有的话就把人脸检测出来，并且把位置参数记录下来，由于受图像背景复杂变化、亮度变化等因素的影响，使得人脸检测成为一项具有挑战性的研究课题。此时，人脸的检测技术显示出更广阔的发展前景。本文首先论述了人脸检测技术的相关理论知识，深入研究了多种人脸检测算法的检测原理，通过大量实验表明，本文提出的基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测技术具有一定的研究意义和发展前景，并且和当今流行的算法中比较，此方法在检测技术方面也是主流的方法，检测速度快，鲁棒性较强。本文提出基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测方法，相对于彩色图像，在分析了几种常用的色彩空间后，本文采YCbCr颜色空间，此空间能将色度和亮度很好的分离开，建立肤色的高斯模型，实验证明肤色检测对于不同姿态、不同表情的人脸均有较好适用性，肤色信息是人脸检测中最常用的人脸检测算法。本文还针对肤色检测对亮度比较敏感和复杂背景下的图像误检率高和AdaB0ost算法对多姿态、多人脸图像检测效果不理想的问题，提出将肤色和AdaBoost算法的人脸检测结合起来使用，该方法提高了检测率，同时降低误检率，可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况，具有较好的检测效果。