人脸检测和识别技术的研究目的是使计算机具有类似人类的脸像识别能力,它在身份鉴别、人机交互、图像检索和视觉监控等众多领域有着重要的应用。本文围绕着人脸检测和识别技术中的若干关键问题开展了深入研究。　　本文工作主要反映在以下几个方面:　　<1>分析了人脸检测和识别技术的研究意义和研究现状。　　<2>以复杂背景下的彩色图像为研究对象,利用多特征多层次融合的思想,构建了一种基于颜色、知识和模板匹配(CKT)相结合的人脸检测方法。　　<3>以经典的特征脸方法(Eigenface)为研究对象,通过大量的实验,探讨分析了特征脸方法有关参数的选取,得出一些有意义的结论,为实际应用系统中使用特征脸方法提供了指导策略。　　<4>分析了主流的基于FLDA(Fisherface)方法和基于ICA方法的基本原理、实现过程及其优缺点,并在此基础上,尝试将它们结合起来使用,以消除它们各自存在的缺点,达到多种特征信息优化组合,提出了一种基于FLDA和ICA特征融合的人脸识别方法。　　<5>成功地将一种非线性空间变换方法—局部线性嵌入算法(LLE)应用于人脸识别。　　另外,本文还对下一步的研究工作进行了探讨,提出了几个可行的进一步的研究方向。