(3)图像中存在着噪声：由于成像时亮度、对比度等因素的影响使图像不清晰，人脸与背景区别不大，给检测带来1定的难度。
(4)人脸自身的因素：由于人脸结构复杂，某些局部特征具有随机性（如眼镜、胡须、发型等），而且还存在着不同表情的人脸，这些都给人脸检测带来难度。
人脸定位是近年来图像处理领域的热点问题之1，很多学者已经提出各种各样的定位算法，在这里主要考察了常用的3类方法：第1类方法是基于整体人的灰度模板匹配的方法，这种方法运算量太大，且受亮度变化影响太大。[6]第2类方法是人工神经网络方法，通过大量样本的训练，最后对图像各区域进行判断，该方法在理论上10分可行，但是训练样本的选择和网络收敛均非易事。第3类方法是肤色检测的方法，这种方法利用了数字图像的彩色信息，它大大提高了检测的速度，基本能做到实时检测并且不受人脸表情的影响，因此，本文利用的是第3种方法：肤色检测的方法。利用肤色建摸的模型比较简单，而且执行速度很快。而且在建摸的时候用到的主要是YCC空间中的色度信息。
我的论文工作目标是寻找1种切实可行的人脸定位算法，并且编制出演示的软件。我采用的是肤色检测的方法。该方法和软件的实现采用的是visual c++ 开发环境。