视频监控中的人脸检测技术在身份验证、智能视觉监控、可视电话等领域发挥着关键的作用,而人脸特征定位作为人脸识别的一个重要部分,也正受到越来越多的关注。本文的主要目标是利用人体人脸检测等技术,自动检测出视频流中的人脸目标,并控制摄像头自动聚焦到人脸区域,得到人脸部分的清晰图像,然后对清晰的人脸图像进行特征检测,以确定人脸各个特征点的精确位置。基于以上目标,本文以人体检测、人脸检测、人脸特征定位算法为核心,以运动检测、运动跟踪、运动估计等算法作为预处理手段,结合实际需求提出了一种从监控视频中获取人脸及人脸特征的框架,该框架有效的解决了现有智能监控系统中无法获取清晰人脸及人脸特征的问题。人体检测算法以现有的静态图片中的部分模板匹配算法为基础,本文将其与运动检测相结合应用到视频检测中,有效的提高了检测速度;基于SRF(Scattered Rectangle Feature)的AdaBoost的人脸检测算法可以有效的解决基本AdaBoost算法误警率偏高的问题;本文提出了一种基于高斯微分滤波器的特征定位算法,该算法可以快速、精确的定位出脸部特征点的位置。本文使用多核相关技术对人体、人脸检测算法进行了性能加速,提高了检测的响应时间,减少了延迟。相较于其它人脸检测智能监控系统,本系统具有检测并获取远距离活动人脸的能力;能够自动的聚焦人脸,以获取清晰图像;能够自动的对检测到的人脸进行特征定位。