近年来,国内外社会和个人安全问题日渐突出,为了保障公共安全,防范恐怖袭击,维护个人生命财产安全,各种安防产品逐渐成为各国政府、机构和个人青睐的产品。视频监控系统作为其中的代表,得到了广泛的应用。据《2008-2010年中国视频监控市场深度调研与投资前景分析报告》统计和分析,2005年全球网络摄像终端市场规模为4.21亿美元,从2006年开始到未来几年内,该市场年增长率将达到70%。2006年1月8日,国务院发布的《国家突发公共事件总体应急预案》进一步拉动了国内安防市场的持续增长,使之成为一个具有高增长性的市场。智能化是视频监控的必然趋势。在智能视频监控系统中,由于人脸包含了重要的人类生物信息,能够辅助用户做事件推断和确认,具有极高的取证利用价值,在智能视频监控系统中,必须解决对动态的人物进行人脸的抓拍,涉及到的主要技术是图像和视频中的人脸检测。本文尝试探索这个领域,并介绍作者在面向智能视频监控的人脸检测算法方面的研究工作。研究中,必须解决的两大关键问题是:保证检测过程的实时性和降低检测过程中的误检率。就这两大问题,本文提出一种新颖的人脸检测算法。与传统的方法相比:首先,该方法关注于监控视频的ROI区域,提出一种高效的前景提取算法;同时,利用视频帧间的时空域特征,提出两种扫描模式;从而减少检测过程中需要搜索的区域面积,提高算法实时性能。然后,利用肤色模型,对检测到的人脸候选区域做校验,减少了误检率,使得监控系统的可靠性得到提高。