自由立体显示是一种不借助任何辅助设备就可以获得3D显示效果的立体显示方式,但是目前只有在某些特定位置的观看者才能获得立体显示效果。为了使得任意位置处的观察者都能得到立体显示效果,需要检测和跟踪观看者的瞳孔位置信息以及第三维深度信息。本文主要研究了视频图像序列中的人脸检测和跟踪技术以及三维深度探测技术,以适应这一要求。本文的主要检测和定位算法包括,首先利用主动红外照明条件下红眼效应,生成候选区域,通过人脸候选区滤取算法,我们能大量筛除冗余的候选窗口,节省运算量；然后利用连续性Adaboost算法的人脸检测,连续Adaboost算法是具低误检率的鲁棒图像分类算法,使用Adaboost算法,能够很快检测得到图像帧中所有人脸的位置；通过引用级联的方法,进一步提高系统的实时性；带Han特征的Adaboost人眼定位,将图像的灰度空间映射到Haar空间,在Haar空间上训练SVM分类器,在检测速度和检测精度上效果都很好。本文的跟踪算法主要是利用图像之间的匹配获得精确的运动矢量,并引入积分图的概念,从而能够大大缩小运算量,通过引入新型三步法的加速策略,能够快速的获得最佳匹配结果,最后得到了一个完整的人脸跟踪算法。实验结果表明,算法的跟踪速度令人满意,满足实时性的要求。在三维深度信息探测方面,先介绍了双目摄像系统深度信息测量的相关概念,并指出了其中的难点和在自由立体显示中的应用,以及三维深度探测的重要技术,同时详细介绍了本文的三维成像模型,并给出实验过程和数据。实验结果表明,该算法在实时性、精确性和鲁棒性等方面完全满足实验要求,具有较好的优势。