随着20世纪90年代以来激增的需求,国际上对人脸检测技术的讨论越来越热烈,由于人脸检测具有直接、友好、方便、快捷以及非侵犯性的特点成为了最易于人们接受的生物特征检测方式。人脸检测又处于人脸识别,人脸图像检索,视频会议,出入控制,人机交互等应用领域的关键位置,因此人脸检测已经成为了一个极具研究价值和潜力的独立研究方向。由于人脸是具有复杂结构变化的自然结构目标,因此,人脸检测在具有学术价值的同时也具有相当的挑战性。这种挑战性就在于：(1)由于人的外貌,表情肤色的不同,使人脸就有了可变模式的特征；(2)实际检测中经常会出现胡须,眼镜等遮挡物体；(3)由于人脸是三维物体,就不可避免的被光照条件所影响。如果能很好的解决上述的问题,成功的构造出人脸检测系统,可以对目前所有的复杂模式的检测问题提供重要的启示。本文在阐述人脸检测和定位,以及人脸的特征提取和识别的部分总结了前人对人脸检测问题的研究成果,并加以详细的分类,并在研究他人成果的同时提出了人脸检测的评价标准和人脸检测系统的性能指标。在研究前人经验的基础上提出了基于肤色和图形混合建模来构架人脸检测系统算法结构的方法,将已有的人脸检测经验加以规整,提取出了其中的一部分并加以组合所得到的基于肤色和图形混合建模的特点就在于：提高检测精度,降低对于系统资源的消耗。本文的后半部分介绍了如何将混合建模的算法利用C++程序来实现,并展示了部分典型测试用例在系统中的运行效果,从实践的角度证明了混合建模用于人脸检测的可能性。