热红外线不受电磁信号的干扰，不受光线的影响，可以在黑暗的夜间使用，因此红外图像在很大程度上解决了可见光图像的光照变化对检测性能的影响这一问题。同时，利用热成像技术可以精确地搜索和跟踪目标，增强跟踪系统的性能。　　人脸检测与跟踪是人脸识别、人体心率测量系统中的一个重要环节，根据红外图像的上述优势，在此基础上的人脸检测与跟踪已经在自动视频监控系统、医疗成像等领域得到广泛应用。但是，与可见光人脸不同，红外人脸具有细节特征较模糊、纹理信息少、难以进行细节观测等缺点，因此带来很大的挑战。如果可以克服这些缺点进而实现红外人脸检测与跟踪，能提高红外技术的使用价值。　　心率检测已步入人们的生活，在疾病的检测预防、健康管理、运动监测、情绪识别等方面有重要的意义。最近的研究已表明，从面部视频中可以通过分析面部中亮度的变化来测量人的心率，因此可以连续长时间、无创伤的检测心率。本文利用红外人脸视频来实现非接触式心率测量。　　本文的主要研究内容为:　　(1)总结了现有的人脸检测与跟踪方法，并介绍了红外热像视频的人脸检测与跟踪的研究意义。通过对红外人脸的缺陷进行分析，讨论了红外人脸检测与跟踪的技术难点和研究方向。　　(2)针对红外技术的特点，介绍了现有非接触式心率测量的方法和基于热像视频的心率测量的研究意义，分析与讨论了红外条件下进行心率测量的技术难点与研究方向。　　(3)基于红外人脸检测的研究，本文构建了数据库来训练分类器，同时充分考虑了动态环境下对处理速度和检测精度的要求，采用了Adaboost算法进行红外人脸检测，并进行仿真实验。实验结果表明，该方法能够有效地检测红外人脸。　　(4)为了克服红外人脸上纹理信息缺乏、噪声较大的缺点，本文根据面部血管分布的生理特性提出了一种新的描述特征——面部热分布特征，用来表述红外人脸，并基于压缩感知原理对该特征进行了降维，以满足算法实时性要求。采用该特征对视频帧的待检测窗口进行分类，可以显著提升红外人脸跟踪效果。实验结果表明，该方法能够有效对单目标及多目标红外人脸实现跟踪。　　(5)本文提出了一种基于红外热像视频的全自动、非接触式的心率测量方法，该方法可以在远距离测量人体的心率。通过红外摄像头获取面部血管发出的红外辐射的信号，该信号能描记出血液流量在心动周期的变化。通过提取与处理感兴趣区域的信号，可以实现心率的非接触式测量。通过实验结果表明，该方法能够有效地测量心率。