本文详细讨论了分数阶微积分在信息科学中的应用以及子波变换理论、人脸检测和识别技术、数字监控系统的研究动态和发展趋势。论述了综合运用这些技术以构建全新的智能人脸检测与识别系统的可能性,并提出了基于人脸检测和识别技术的智能数字监控系统的主要解决方法。首先,本文首次提出了用子波变换来实现分数阶微积分的理论和概念,进而提出了基于分数阶子波变换的分数阶微积分数字实现算法,并在理论和实验上证明了该算法的正确和高效性。本文提出的用子波变换来实现分数阶微积分的理论和概念,把通常的整数阶的子波变换推广到分数阶,在分数维空间中来考察和实现子波变换,这是对传统的子波理论的继承和推广。从分数阶微积分的理论来看,噪声可视为孤立的奇异点,数字图象的纹理细节具有某种高度自相似结构,这种高度重复的自相似结构具有一定分数阶微分的奇异性。为了避免传统整数阶微积分在对纹理信息丰富的数字图象进行处理过程中严重丢失纹理细节信息的缺陷,本文在算法应用上提出了基于整数阶微分和分数阶微分相结合的数字图象奇异性提取的恢复模型,此模型对人脸数字图象进行分数阶微积分,从而提取其中的分形结构信息,并将其作为人脸数字图象的纹理细节信息来对传统的基于整数阶微积分的数字图象奇异信号提取算法进行补偿,因而在人脸数字图象预处理中极大地提高了对人脸边缘轮廓提取的准确性和效率。将基于分数阶子波变换的分数阶微积分数字实现算法应用于人脸头部轮廓提取