人脸检测与跟踪技术,作为计算机视觉领域的重要组成部分,在很多方面都有重要的应用,如社会安保、影音娱乐、视频会议、身份识别等。本文介绍了目前人脸检测和跟踪在国内外的研究和发展现状,详细分析了目前在人脸检测和人脸跟踪的现有算法,着重对人脸检测和人脸跟踪的经典算法进行了改进。本文主要内容包括：1在详细介绍和分析现有人脸检测算法的基础上,根据人类肤色在HSV色彩空间中的聚类性,提出了一种基于HSV色彩空间的肤色分割同Adaboost算法相结合的新算法。实验证明新的算法同不采用肤色分割的Adaboost算法相比较,不仅能够降低误检率,还能提高人脸检测的速度,并且检测速度提高和视频大小成反比。2在详细介绍和分析典型的人脸跟踪算法的基础上,针对经典的Camshift算法进行了研究和改进,提出了一种利用Kalman滤波来矫正Camshift算法在遇到干扰状态下的新算法。实验证明改进的算法同Camshift算法相比,新的算法能更准确的跟踪和预测目标。3利用OpenCV和Visual Studio2010搭建实验平台进行算法实现,并对实验结果进行了分析和比较。