基于视频的人脸跟踪及其表情识别在智能监控、视频会议、虚拟现实、人机交互、基于内容的图像检索、医疗和汽车电子等领域有着广阔的应用前景,研究其实现方法有着重要的理论意义和工程应用价值。 论文的研究工作主要包括： 1、提出了基于肤色和Adaboost方法相结合的人脸检测方法,并在此基础上,采用Camshifi算法在视频序列中跟踪人脸,取得了满意的跟踪结果。 2、研究了人脸表情识别的方法。首先对含有表情的人脸图像进行预处理,裁剪出几何归一化的人脸图像；接着对表情图像进行灰度均衡化和灰度变换处理,使表情图像具有统一的均值和均方差；最后,提出了采用主成分分析降低表情图像特征空间维数与采用线性判别分析对表情类别进行最优投影相结合的表情识别方法。 3、利用本文研究的基于视频的人脸跟踪及其表情识别方法,在Visual C++环境下编程实现了人脸跟踪交互系统和人脸表情识别交互系统。实验结果表明,本文提出的人脸检测跟踪和表情识别方法是行之有效的,并为进一步的研究奠定了良好的基础。