随着时代的发展,人们对高新科技愈加关注,使得人脸领域中的人脸检测和识别在越来越广泛的领域得到了应用,无论是在人脸领域的科学研究部门,还是在日常生活和工作中都有人脸检测技术。人脸检测由最初的仅限于在静态图像中能检测到一个大致的人脸区域到如今的不仅要在复杂的背景下对人脸区域进行检测,还要在检测完之后能快速高效的对不同的人脸区域进行识别,这些都是人脸检测和识别需要探讨的热门方向,而如何对人脸识别算法进行优化和效率的提高就成为一个很重要的课题。本文在对人脸检测和识别之前首先利用常见的人脸预处理算法,其中包括直接灰度转换以及直方图均衡化和图像锐化和平滑这些常用的人脸处理方法,对图像进行预处理,也介绍了日常经常用的人脸数据库,然后详尽的介绍了人脸检测的常用Adaboost算法,以及Adaboost算法理论基础和相关的级联分类器的形成都有详尽的描述。实验中则在相关人脸检测平台下对人脸检测算法进行了模拟,通过对检测人脸进行归一化处理以后,对待检测人脸进行区域检测。主成分分析算法在人脸识别中是非常经典的算法,人脸识别方面介绍了主成分分析算法(PCA)和PCA的理论基础K-L变换。针对主成分分析算法的优缺点进行了分析,最常用的分类器也进行了详细描述,然后根据PCA算法的特点,对算法执行过程中的特征空间采用遗传算法和粒子群算法进行优化处理,从而确定最优特征空间来对人脸进行识别的一个过程。利用遗传算法和粒子群算法各自的优点,能在较短的时间内对寻找到种群的最优解。同时相结合的方法也弥补了粒子群中粒子容易早熟的缺点。根据人脸识别空间中存在最优的特征空间,可以利用这两种算法的结合相对比较高效的提出,大大的提高人脸识别的效率同时也提升识别的准确率。实验结果表明,在进行过人脸检测以后,利用遗传结合粒子群算法能对特征空间进行优化,存在这样一个特征空间,从而提高人脸识别率并且降低人脸识别的误测率,同时也提高人脸识别的效率,这两种算法的结合能达到更好的人脸识别效果。