基于图像的信息安全技术是目前图像工程领域中的研究热点，近年来受到了研究者的广泛关注，其主要包括两个方面的研究内容：基于数字水印技术的图像或视频加密与版权保护以及基于生物特征识别的安全访问控制。由于多媒体信息的数字化以及网络的广泛应用，方便了数字化信息的复制和传播，由此带来了数字信息的安全性及版权保护问题，从而导致数字水印技术应运而生。通过数字水印技术可以对数字化的多媒体信息如图像，声音，视频等进行版权标识，’防止恶意拷贝，从而达到保护作者版权以及维护版权所有者经济利益的目的。 而以人脸识别为代表的生物特征识别技术则是随着身份验证的需要产生的。作为人脸识别的前期步骤和首要条件，计算机人脸检测很早就受到了人们的关注。通过摄像机拍摄人脸图像，可以利用人脸检测技术对人脸进行定位，并将定位图像送入识别系统进行识别，从而达到身份验证的目的。随着计算机应用技术的普及和提高以及图像处理研究的逐步成熟，基于人脸识别的身份验证的应用领域也越来越广泛，因此对人脸检测的研究也正在受到越来越多的重视。 本文针对静态图像数字水印和人脸检测技术进行了研究，主要工作如下：1.在数字水印技术方面，提出了一种基于DCT域的彩色宿主图像嵌入灰度水印图像的水印嵌入方法。通过对水印提取质量的考虑，分析了水印图像的分块策略。并通过对宿主图像模拟攻击的实验方法，提出了一种水印嵌入位置的选择策略。在水印嵌入时，引入了人眼视觉系统特性。应用这种方法可以最大限度的提高水印的嵌入强度，从而提高水印提取的鲁棒性。文中还对DCT域的盲水印嵌入策略进行了简单的探讨，并对图像压缩方法进行了改进。 2.在人脸检测方面，针对复杂场景中的人脸检测技术进行了探讨。文中首先分析了目前一些典型的人脸检测方法。提出了一个以肤色建模为主，区域分割和特征验证相结合的人脸检测方法。对现有的肤色模型进行了改进，采用基于颜色和形状的区域分割方法对肤色区域进行分割，以像素灰度梯度模作为特征对候选区域进行验证。