该文在对现有人脸检测与跟踪方法进行详细综述的基础上,提出了基于曲线进化的人脸检测与跟踪方法,即以人脸轮廓作为描述人脸的主要特征,充分利用曲线进化方法可以建模和提取任意形状的变形轮廓的特性,不需要采集大量样本进行学习训练就可以完成人脸检测与跟踪任务.具体研究工作包括以下几个方面:(1)在对求解曲线进化的重要数学工具——活动轮廓模型方法(包括参数活动轮廓模型方法和几何活动轮廓方法)进行详细分析介绍的基础上,提出一种能够结合先验知识的通用活动轮廓模型结构,并设计相应的快速实用数值算法.(2)针对静态灰度图像的单人脸检测问题,充分利用活动轮廓模型的特点和人脸的先验知识,提出两种基于活动轮廓模型的单人脸检测方法,即基于梯度向量流的人脸检测方法和基于Chan-Vese模型的人脸检测方法,其基本思想都是直接在原模型中加入人脸椭圆约束.结合目标先验形状的另一种求解曲线进化的思路是借助于垂足曲线的概念,该文还提出了一种基于变形垂足曲线的单人脸轮廓检测方法,借助于变形垂足曲线能同时表示全局形状和局部形变的能力,将人脸形状的先验知识嵌入到该模型中,从而实现检测人脸的目的.(3)针对图像序列中的人脸检测与跟踪问题,首先将其转化为一个序列图像的分割问题,然后根据背景复杂程度的不同,设计出两种的不同的分割方法.