人脸图像处理在国防、公安边防等方面具有重要应用，检测定位作为其完整过程的第一步，是人脸图像处理技术实用化所必须解决的一个重要问题，近年来人脸检测已经成为计算机视觉与模式识别领域研究的热点之一。人脸作为一种自然形体具有很强的共性，但是由于个体的外貌差异、表情变化以及图像的拍照条件不同(如：光照、设备和位置等因素)使得人脸图像具有比较复杂而且细致的模式变化。因此，人脸检测是一个极具挑战性的模式分类问题，对这个问题的研究具有十分重要的学术价值。而且人脸检测与许多实际问题紧密相关，在安全检查、动态监视、智能人机交互、基于内容的检索、数字视频处理等诸多领域有着极为广泛的应用价值。 人脸检测在人脸识别系统中的地位更为重要，检测算法的好坏直接决定计算机的人脸识别能力。由于人脸检测问题的复杂性，使得目前还没有任何一种检测算法能不加限制的适用于任何情况，目前研究的算法都有一定的约束条件。本文研究的是复杂背景下的快速人脸检测问题。 本文首先介绍了人脸检测的相关技术和方法，然后归纳和分析了当前比较典型的人脸检测算法，在此基础上提出了一种复杂背景下人脸检测的快速算法。该算法首先利用图像的肤色信息进行粗检测，从而大大减小了候选人脸区域，最后在候选人脸的上半部分区域所对应的灰度图像中，进行水平和垂直方向的投影，通过极小值点的坐标值确定人眼的位置，并通过人眼在人脸的先验知识判断和调整人脸区域的范围，从而提高了人脸检测速度。实验证明该方法可以有效地用于复杂背景下的多人脸情况，具有很好的检测结果。