本文对于人脸检测、识别等问题进行了研究，针对视频中彩色图像提出了一种有关局部特征提取以及人脸识别的新方法。本文的主要工作内容和所取得的研究成果如下。1、采用了AdaBoost算法进行人脸检测算法。在把彩色图像转换成灰度图像的基础上，本文提出了一种用于眼睛粗定位的新方法，实验表明该方法对面部姿态、光照等变化更加鲁棒，对倾斜人脸检测特别有效。同时将粗定位方法和一种基于混合投影函数的眼睛定位方法相结合，获得精确的眼睛中心点。2、研究了基于子空间的方法进行特征提取和识别的各种算法，实验表明改进的LDA人脸识别算法比传统的特征脸方法和Fisher脸方法识别率更高。为了解决面部姿态、表情的影响，本文还研究了将Gabor小波用于特征提取的原理，为了达到实时性，我们引入Fisher准则提取图像关键点，只对这些关键点做Gabor变换。3、实现了一种Gabor特征提取和支持向量机相结合的人脸识别方法：首先采用Fisher准则对样本库训练，根据训练得到的特征空间确定图像的关键点，再对这些关键点做小波变换提取特征，再利用Gabor滤波器对图象进行滤波，以提取Gabor特征，最后采用支持向量机进行分类完成人脸识别。