结合物联网技术与人工智能、计算机控制的优点,论文以智能考试应用为背景,研究人脸检测技术。在智能考试系统中最初的模块就是实现有效的考生入场检录工作,为考试的有序开展做好保障。本文的研究内容:人脸检测技术,围绕该检录模块中的人脸识别环节,对其中的人脸检测设计做详细研究。人脸检测系统是人脸识别的关键环节,针对术科考试的考生入场检录工作,实现对考生身份的确认,以达到又好又快的检测效果。研究思想就是对相机等设备采集的图像进行处理分析,判断该图像中是否存在人脸,若能检测出人脸,需要对其进行定位标记,并提取人脸图像中重要的特征值,同时将结果再次反馈给计算机处理,实现利用人脸进行身份认证的目的,人脸检测的有效性必将影响人脸识别的性能。在获取了有效人脸图像之后,采用数字图像的预处理技术对图像进行调整,对人脸检测的几种常用技术进行对比分析,最终研究基于肤色模型的人脸检测方法,以前文的理论知识为基础,并对改进后的建模方法进行测试总结,将本文的系统应用在术科考试中,分析实验结果。本系统是在室内环境下模拟的,结合已有的算法知识,提出一种基于肤色模型的检测方法,改进了高斯模型算法,主要工作如下:(1)对采集的图像进行预处理操作,主要是统一光照条件。当亮度充足时,人脸的大部分区域色彩统一,能够较好的检测出肤色区域。(2)建立肤色模型,采用基于肤色模型的人脸检测技术,分析各种颜色空间模型的适用环境,选择YCr Cb颜色空间,实现RGB空间与YCr Cb颜色空间的转化;对原有的高斯模型进行改进,加以实验测试,实现了彩色图像的有效二值变换,得到可观的肤色模型,轮廓清晰,并且提高了模型的适用范围,有利于减少后续的漏检和误检状况。(3)设计搭建系统平台,实现人脸检测的分步操作。利用数学形态运算实现图像的去噪完善,提高二值肤色模型的质量,减少误差。(4)结合先验知识和人眼的模板设计,分析嘴唇与人眼的位置关系理论,设计合理的眼睛和嘴唇的检测算法,最终实现人脸的精准定位检测,并将结果数据反馈以供人脸识别等领域研究。实验证明,该系统是在物联网应用中的研究,围绕考生的入场检录工作,设计了基于肤色模型的人脸检测系统,可以有效排除复杂的环境背景,检测出图像中的人脸部分。