人脸检测作为人脸自动识别系统中关键性的第一步，已经引起了越来越多研究者的关注。随着研究的深入和应用的扩大，发现人脸检测除了用于人脸识别外，它在出入口监控、视频会议、图像检索以及智能人机交互等领域也有着重要的应用前景。因此，人脸检测已经逐渐发展成为一个相对独立的研究领域和学术方向。本文在分析了几种经典的人脸检测方法的基础上，根据研究课题对检测系统准确性、实时性以及应用环境的要求，提出了一种用于出入口视频监控的人脸检测方法。该方法首先利用运动信息提取视频中的运动目标，然后依次进行基于肤色特征的粗检测和基于Adaboost算法的细检测，实现出入口视频图像中的人脸检测。并且，文中还讨论了图像预处理中的光线补偿、滤波去噪等问题。最后，利用摄像头在出入口处采集视频图像，在Matlab环境下对基于肤色特征和Adaboost算法相结合的人脸检测方法的性能进行实验评估，结果表明该方法不仅具有较高的检测率，同时保证了低误检率和一定的检测速度，较好地满足了研究课题的要求。