随着城市化进程的推进,地铁已成为缓解城市交通的重要组成部分。本文针对目前地铁安检系统存在的问题,提出了将人脸识别引入地铁安检,以建立更高效、安全的安检系统。另外,将自动识别系统应用于安检,识别的无侵犯性特性能提高安检服务的效率和水准。对于自动人脸识别系统,人脸检测是识别的前提。人脸检测是人脸识别至关重要的一步,人脸检测的结果直接影响后续的识别。本文介绍了地铁在我国发展的现状以及现有地铁安检系统的弊端,阐述了将人工智能引入地铁安检系统的必要性;分析了现有的人脸检测算法后,详细研究了肤色、改进肤色以及基于Haar特征的Adaboost、改进Adaboost人脸检测算法并进行仿真实现。最后,针对地铁安检的应用,设计了两种基于GUI的人脸检测方案。第一种方案是以静态图片为检测对象的,用于安检门处的抓拍识别系统。针对回避、遮挡以及拍摄角度不同等干扰因素,不同人脸检测算法均会产生漏检现象,为此本文设计了方案一,将所研究四种人脸检测算法同时用GUI实现。确保人脸检测的实时性和准确度,为后续进行身份识别做准备。第二种方案主要是以回放和实时采集的视频为检测对象的,用于地铁站、车厢内安装的监控系统。在此方案中,考虑人脸检测的准确率是主要问题。为此,本文将方案一中验证的识别率高的两种改进人脸检测算法同时用GUI实现,以确保无漏检,为后续进行身份识别做准备。