随着网络技术和多媒体技术的飞速发展，视频图像在人们的日常生活和工作中扮演着越来越重要的角色。视频图像能给人们以直观而具体的物体形象，是人类认识世界的重要信息来源。如今，视频图像已成为多媒体中最为重要的数据类型。由于视频图像信息丰富、数据量大，因此，为满足实际应用需要，有必要对视频图像进行压缩处理。 在许多视频通信服务中，人们对图像中人的脸部更加感兴趣，因此本文提出了一种新的彩色视频序列中实时人脸检测算法。该算法利用基于自适应阈值的肤色分割得到肤色区域，在此肤色区域上进行运动检测，剔除与肤色相近的背景区域。然后通过综合所定位感兴趣区域的一维Harr小波变换和幅度投影进行特征判别分析。最后利用支持向量机分类器和贝叶斯统计分析法来区分人脸和非人脸。实验结果证明，该算法鲁棒性强、正确检测率高、计算效率也较高。 运动估计是视频编码系统中的关键技术。本文介绍了块匹配运动估计算法的匹配准则，对目前较典型的运动估计算法进行比较研究，提出了初始搜索模板选择准则与基于动态阈值的精细中止判决技术相结合的改进的菱形搜索算法。该算法简单、易于实现，并且在速度方面有了极大地改善。 最后本文提出了基于人脸检测的视频编码算法，并给出了具体实现方案。该算法不仅具有信噪比、空域和时域的可伸缩性，而且因为整个编码过程没有预测循环，所以可以有效地抑制视频传输中误码和带宽波动的影响。