基于内容的图像检索和图像压缩是图像处理和模式识别领域研究的热点之一，证件照片的检索与压缩在公安、安保、档案管理等领域里具有极其广阔的应用前景。针对证件照片的特点和图像检索的应用目标，本文在图像预处理、图像分割、有效图像特征提取与描述、数据融合、融合置信度、多相似性测度结合等方面进行了深入研究，实现了证件照片的有效检索。通过将人脸图像分割成多个不同的质量区域，采用多级质量分级压缩方法，达到证件照片图像的高效压缩。 论文主要研究成果如下： 1．提出采用多算法结果的融合方法对脸部图像几何特征点进行检测。给出了多算法结果融合的理论依据，导出了多算法结果之间相关和不相关时融合的数学表达。给出了描述融合数据可靠性的置信度定义，推导了融合数据运算的置信度计算公式。根据马氏距离度量给出了基于置信度的特征矢量相似性度量公式，该距离度量方法可有效减少由于特征检测误差所造成的识别与检索错误。 2．构建了一套有效的人脸区域分割及特征提取算法。采用自适应肤色区域检测进行图像分割；基于整体对称相关测度进行人脸倾斜校正；提出DCT系数投影法，并应用于人脸五官区域的有效分割；对嘴部区域定义了色度合成图像，有效地消除了胡子等对特征点检测的影响。在筛选应用现有多种特征提取算法的基础上，运用所提出的多算法结果融合技术进行脸部特征点提取，有效地提高了特征检测的精度。 3．提出了一种脸形轮廓特征提取的新方法。为了有效地描述脸形特征，根据脸形的对称性引入了单值脸形描述曲线，采用曲线拟合实现脸形轮廓的参数化。定义了脸形描述曲线的置信度，推导了曲线匹配的度量公式。 4．在考虑特征值的置信度基础上构造了人脸特征矢量，将置信度与马氏距离相结合用于相似性度量，结合脸形描述曲线的相似性度量和脸部区域图像相关测度，得到了满意的证件照片检索结果。 5．自动将人脸图像分割成脸部、背景和任意形状的头肩区域。考虑到对各区域图像质量的不同要求，基于JPEG2000质量分级压缩原理，提出包括头肩区域形状描述、质量图像分解、背景填充等算法的分级压缩方案，达到了较高的压缩比，并在压缩图像文件中存储用于检索的脸部特征参数。 本文通过自适应图像分割和有效特征提取，采用数据融合及置信度、多相似性测度结合等一系列技术达到了良好的证件照片图像检索效果，通过质量分级压缩方案实现了高压缩比证件照片压缩，研究成果具有实用价值。