压缩域人脸检测在图像/视频信息处理中具有重要意义.本文提出了一种基于多级梯度能量特征的DCT(Discrete　Cosine　Transform)压缩域人脸检测算法.依据DCT压缩图像色差信号的直流系数进行肤色分割,减小检测范围.在分割为肤色的区域提取多级梯度能量特征,即利用不同大小的检测窗口提取归一化的特征向量,表示不同大小的人脸.特征向量输入到级联分类器中分类,确定是否表示人脸.级联分类器由若干简单分类器和一个神经网络分类器构成.简单分类器利用一些先验知识排除大部分明显不是人脸的特征向量,通过简单分类器的特征由神经网络最终确定是否表示人脸.多级梯度能量特征与DCT域图像缩放相结合实现了对不同大小人脸的快速检测.对多级梯度能量特征的定义,减少了检测算法中压缩域图像缩放的次数,从而大幅度减少了计算复杂度,提高了检测速度,实验结果表明提出的多级梯度能量特征可有效描述DCT域人脸模式,同时也证明了该算法的快速有效性.