现在，在计算机视觉和模式识别领域中，智能人脸识别技术是一项极具挑战性的前沿研究课题。人脸识别是指通过分析人脸，提取人脸特征，进行比对，最后达到识别人员身份的目的，在视频监控、银行ATM监控、门禁系统等领域有着很大的应用价值。本文以构建一个实用的基于视频的智能人脸识别系统为目标，在研究了人脸检测和识别的基本理论和主要技术的基础上，重点讨论了在复杂背景条件下，视频图像的人脸检测和识别问题。人脸识别系统主要分为人脸检测、特征提取和人脸识别三个部分。(1)人脸检测。智能人脸识别系统首先要解决的关键问题是人脸检测问题，本文通过研究人脸类Haar特征和人脸快速检测AdaBoost算法，提出了二次人脸检测方法，并在PC上对视频流中的图像进行实时的人脸检测，并把人脸区域从背景中分离出来。(2)特征提取。人脸的特征提取和表征是实现高效人脸识别核心算法的重要前提，首先对原始的人脸图片进行一系列的图片预处理，以便有效地提取人脸特征，本文采用基于主成分分析的本征脸的算法，对原始的人脸数据进行特征提取并储存在数据库中。(3)人脸识别。本文采用代数特征矢量方法中经典的本征脸方法，把读取的待识别图像投影到特征提取部分建立的PCA子空间，找到训练数据投影后的向量和待识别图像投影后的向量最近的那个，即识别的人脸数据。本文在Visual C++2008开发平台上，应用Intel开发的机器视觉库OpenCV，结合Qt在PC上实现了智能视频人脸识别系统的设计，此系统可以用于安全门禁、视频监控等领域。实验表明，本系统的识别准确率还需要继续探索和研究。