人脸的识别和分析可以广泛地应用在个人身份识别、安检、人机交互、表情分析、唇读等应用中。计算机人脸检测作为人脸识别、人脸分析等应用的前期步骤和首要条件，很早就受到人们的关注。随着计算机应用的普及、性能的提高以及图像处理和模式识别领域的研究逐步成熟，人脸相关的应用越来越成为现实，因此对人脸检测定位的研究也正在受到越来越多的重视。 脸部的检测定位是人脸分析技术的一个重要组成部分，其目标是在图像或图像序列中搜索人脸的特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置，它可广泛应用于人脸跟踪、人脸识别、姿态识别、表情识别、头部图像压缩及重构、脸部动画等领域。近年来，该领域的研究有了较大的发展，为了让相关领域内的理论研究和开发人员对目前的进展有一个全面的了解，将近年来提出的脸部特征定位方法根据其所依据的基本信息类型，分为基于先验知识、几何形状、色彩、外观和关联信息等5类，分别作了介绍，同时，对各类方法的性能作了一些比较和讨论，对未来的发展作了展望。 本文针对复杂背景彩色图像提出了一种基于HSV色彩空间的自适应肤色检测算法。该算法首先使用阈值在HSV空间对人体肤色区域进行肤色分割，然后对分割出的肤色区域使用相对重要性滤波和自适应区域归并，最后将候选人脸区域彩色图像转化为亮度空间的灰度图像，进行与提出的人脸的灰度分布规则的比对，根据结果来进行人脸验证并定位人脸。算法将彩色与灰度空间结合分析，排除了复杂背景下颜色与肤色类似而灰度空间与人脸分布差距较大的物体。并且拥有实时快速检测、无尺度、姿态、表情限制的优点。这是目前研究的很多人脸检测方法无法实现的，具有很高实用价值且对将来的研究也具有特别重要的意义。实验结果证明了所提出方法的有效性，适用于人脸自动识别系统的人脸检测环节。