人脸检测作为人脸信息处理中的一项关键技术,近年来在模式识别与计算机视觉领域中已成为一个热门的研究方向,具有极高的学术研究价值和商业应用价值。随着智能化信息处理技术的发展,人脸检测在身份识别、人机交互、视频监控、基于内容的检索、虚拟现实等领域有着日益广泛的应用。基于人脸检测这个方向的研究已经取得了不少的成果。本文将在近年来国内外人脸检测的相关研究的基础上,对人脸检测技术的现状与发展进行概括,分析和总结人脸检测的相关方法,提出一种基于图像样例的人脸检测算法。在本文中,图像样例指的是标注了人脸特征点的人脸图像及随机生成特征点的非人脸图像。本论文所做的工作主要包括以下几个方面:(1)为了应对因姿态和表情变化而对人脸几何结构所造成的影响,研究一种形状索引特征。这种特征对于人脸的几何形状的变化具有一定的不变性,能够很好地消除因为姿态和表情变化带来的影响;(2)研究一种基于随机森林的人脸特征点定位方法。将形状索引特征应用于随机森林的训练,通过随机森林对训练样本所处叶子节点的信息输出,组合成一种局部二值特征,利用局部二值特征对人脸特征点的偏移量进行全局回归;(3)在基于随机森林的人脸特征点定位算法上进行拓展,研究一种分类回归树级联模型。将人脸检测和人脸特征点定位合并到同一个级联模型中,利用形状索引特征同时完成分类和回归任务。