在汽车销售流程中,客户信息数据对于销售服务的对比、分析和改进,最终达到销售额的提升这一系列过程起着至关重要的作用。随着计算机视觉和模式识别领域的迅速发展,人脸识别技术由于具有无侵犯性、低成本等优势,被广泛应用在公安布控、智能门禁、智能视频监控等领域。本文将人脸识别相关技术应用到汽车销售行业中,不仅能够改变汽车销售行业目前对客户信息的采集和管理的方式,而且在不影响到客户的购买体验就能达到销售业绩和服务质量的提升。本文以汽车4S店人脸识别系统项目为研究背景,主要包括以下几个方面的内容：在人脸的检测和跟踪方面,采用多姿态人脸检测对图像序列中出现的人脸进行检测,结合TLD跟踪算法和Kalman预测提出了汽车4S店进店顾客人脸跟踪算法,该算法在目标跟踪失败后,根据Kalman预测的目标的位置,利用人脸检测算法和最邻近数据关联方法搜索目标,然后继续对目标进行跟踪,在此基础上解决汽车4S店客流量统计的问题,在实际的应用中取得了较好的效果。在人脸识别方面,首先采用了基于ASM的人脸归一化算法,对人脸图像进行了标准化,在此基础上建立了实验人脸库；特征提取阶段提取的是对人脸描述能力较好的Gabor特征,应用并改进人脸识别算法对进入汽车4S店的人脸进行识别和匹配。在行为识别方面,结合跟踪过程中得到的目标轨迹,提出了一种基于目标轨迹的行为识别算法,对汽车4S店顾客的看车行为进行识别。论文一共分为五个部分,首先第一部分介绍了人脸识别技术的研究意义、背景和国内外现状,以及本文的主要工作和组织结构；然后第二部分对汽车4S店进店顾客人脸检测算法进行了研究和实现；第三部分对目标跟踪算法进行了研究并提出了汽车4S店进店顾客人脸跟踪算法；第四部分对基于人脸识别的汽车4S店回头顾客自动检测算法进行了研究；第五部分对行为识别中的关键问题进行了研究,并对顾客看车行为进行分析和识别,最后对本文工作进行了总结和展望。