人脸检测作为计算机视觉和交互领域以及模式识别的经典问题,长期以来一直备受关注,近年来随着宽带无线通信网络迅速发展,人脸检测在安全访问、视觉监测、数字视频处理、基于目标的视频压缩、基于内容的检索和新一代人机交互等领域的广泛应用迫切需求,成为目前无线通信、安全监控及应急通信等研究热点和关键技术。　　 本文在分析和比较现有经典人脸检测算法基础上,针对复杂背景下的多姿态、有遮挡物人脸检测普遍存在的准确率不高,速度较低的问题,从现有高斯建模人脸检测算法研究出发,剖析KL正交变换算法应用在人脸肤色检测的优势,提出基于KL变换的高斯模型人脸检测算法,并在TMS320DM6437平台上设计并实现了整个算法。此外,结合DSP平台优势,提出系统DSP优化实现方案,主要包括编译器优化,优化编译选项,提高代码性能；代码级优化,浮点算法定点化,定点实现KL变换算法；算法级别优化,针对耗时算法模块,改进算法,包括高斯算法实现改进、腐蚀膨胀算法实现优化、快速人脸标记算法改进；最后汇编级优化,对耗时核心代码部分采用线性汇编实现,提高代码并行处理能力。最后构建了基于KL变换高斯人脸检测试验系统,并对该系统采用自制人脸图像数据库进行测试。实验结果显示本文提出的基于KL变换高斯人脸检测算法在多姿态、有遮挡物情景下检测率高,实时性好,鲁棒性强,对监控系统的智能化发展具有重要的实际意义。