作为一种比较重要的生物特征,人脸在计算机视觉和模式识别领域内具有广阔的前景与应用价值,一直吸引着众多研究者投入。但是,人脸也是一种比较复杂的非刚性目标,其研究充满挑战,而多视角的人脸检测的挑战则更是如此。虽然目前所采用的方法都取得了不错的成效,但也存在一些局限性。在此背景之下,本文以近年以来在人脸检测领域备受关注的Adaboost算法为基础,提出了一种级联Adaboost算法框架下的多视角人脸快速检测方案。主要研究内容有如下几点:1.采用由粗到精的思路进行人脸检测,先使用计算简单快速的Objectness方法获得候选人脸区域,再对候选区域进行人脸精检测,实现在较少搜索窗的情况下确定人脸区域,减少检测所需时间。2.在基于级联Adaboost算法的多视角人脸检测分类器的训练过程中,训练某一视角的分类器时,除了以背景作为负样本外,将其他视角的人脸也作为负样本引入训练过程,并给予这些人脸负样本较高的权重,使得它们能以高概率尽快被排除。3.在训练得到分类效果较好的人脸分类器的基础上,提出多层次级联多视角人脸检测结构,加速人脸检测过程。4.在CMU等多视角人脸数据集上对检测效果进行测试,实验结果证实了本方法的有效性和准确性。