随着信息处理技术的发展，人脸跟踪已逐渐成为研究的热点问题，它在身份识别、智能人机交互系统、视频监控等领域有重要的应用价值。人脸跟踪涉及到模式识别、数字图像处理、多媒体等多个领域的知识，并面临着运动状态的无规律性、光照亮度的变化、跟踪算法的实时性以及遮挡情况等亟待解决的问题。本文在分析前人研究成果的基础上，对如何解决人脸跟踪过程中的遮挡问题进行深入研究，研究工作包括：1.介绍了人脸跟踪技术的研究现状，针对近几年提出的跟踪算法进行了简单的叙述；重点介绍了CAMSHIFT人脸跟踪算法的原理和步骤，分析了该算法的优缺点，并设计了简单的实验来验证该算法的缺陷；对跟踪过程中的遮挡问题进行了分析，并介绍了常见的解决方法。2.提出了一种结合人脸肤色特征的跟踪方法：初始化跟踪目标后，提取目标肤色区域的轮廓作为辅助特征；利用跟踪窗口的变化来判断遮挡的发生；遮挡发生后，提取每一帧中的所有肤色区域，利用轮廓的面积和宽高比来初步筛选出候选目标，根据轮廓的相似度来进一步确认跟踪目标；找到目标后，恢复跟踪状态。3.提出了一种结合人脸特征点的跟踪算法：初始化跟踪目标后，利用SURF算子检测目标的特征点，保存特征点序列对应的坐标；利用跟踪窗口的变化来检测遮挡的发生；遮挡发生后，通过人脸检测算法检测出每一帧中所有人脸所在的区域，并分别提取每张人脸的特征点，然后利用基于坐标的最邻近匹配法完成特征点的匹配，并根据匹配的结果来确认跟踪目标；找到目标后，恢复跟踪状态。4.针对提出的方法设计了实验系统以验证其可行性，并对算法的处理时间和局限性进行了分析。