人脸识别是模式识别和计算机视觉研究的一个重要领域,它在公共安全、智能监控、数字身份认证、电子商务和多媒体等领域具有重要的应用价值。近些年,人脸识别被广泛应用在许多方面,人们对人脸识别的实用性的要求就越来越严格了。人脸检测是自动识别系统中的一个重要环节,人脸检测的问题最初是由人脸识别引出来的。人脸检测是准确、快速识别人脸的前提条件,人脸检测的目的就是把人脸从图像的背景中检测出来。在彩色图像中,肤色是人脸一个重要信息。肤色不依赖面部的细节特征,具有稳定,效果好等特点。在色度空间中,人脸的肤色具有一定的聚类性。利用肤色特征,可以快速地抛弃大量背景因素,大幅度减少脸部搜索空间,提高检测速度,从而得到目标区域。本文的主要研究内容是：1.本文简要介绍了人脸检测的概念、应用和国内外研究现状,然后对常见的几种空间进行分析比较,选取对肤色具有聚类性的YCbCr色彩空间建立肤色模型,对肤色进行相似度分割和二值化处理。为了消除噪声,接着在二值化的基础上采用了数学形态学的滤波处理噪声问题,得到粗略的人脸候选区域。2.本文在确定人脸候选区域阶段,提出一种使用投影和人脸几何形状的方法来有效地检测人脸。本文方法效果好,能快速、准确的检测人脸。3.本文最后研究了人脸的一个重要器官——眼睛,它是人脸中极为重要的特征。然而对于一种快速、有效和稳定的精确定位眼睛的算法是非常的重要。对于眼睛的定位做出了如下工作：利用主成分分析方法提取人眼图像特征进行分类识别,做人眼的提取,该方法效率高,并对外界环境有较强的抗干扰性。该方法对定位效率高,对背景、尺寸等细节具有很好的适应性,在人脸实时监测系统中具有较好的应用价值。