生物特征识别技术近几年取得了飞速的发展,利用人体的生物特征来鉴别个人身份成为安全验证的重要方式。对人脸识别方法和技术的研究已经是国内外模式识别领域的研究热点。目前,自动人脸识别还远未达到人们的期望;尤其是在复杂情况下,传统的基于人脸图像间相似性计算的自动人脸识别技术的性能难以达到应用要求。现有的人脸识别系统,大都只针对单幅人脸图像做识别,忽略了视频人脸信息的连续性和空间性。基于这个原因,本文提出了一种基于 ATM视频的人脸预处理和识别算法:对视频中人脸进行检测,对人脸图像进行光照预处理,提取 Gabor特征,利用稀疏描述方法进行人脸识别,并对连续的人脸识别结果进行融合的方法,有效的提高了人脸识别系统的性能。　　本文以人脸识别为主线,对人脸检测定位、人脸图像预处理归一化,人脸姿态变化和光照不均,人脸图像质量评价,特征提取和特征选择等问题进行了深入的研究。并结合实际应用中 ATM视频人脸特点,提出了一种基于视频人脸识别解决方案:利用运动检测、Adaboost Cascade分类器和肤色模型进行人脸检测;利用各向同性、异性滤波器和多尺度Retinex进行光照处理;对人脸图像质量进行评价;利用局部 Gabor滤波对人脸图像进行特征提取,利用TPTSR人脸识别算法,最后融合多个判定结果,实现了一个基于视频的人脸识别系统。