本文从单帧分割、多帧差分割方面对视频对象分割算法进行了深入、充分的研究并在此基础上进行了快速的人脸定位与检测。 首先，在单帧空域分割方面，针对传统分水岭变换对噪声和细密纹理敏感而易于产生过分割现象的问题，改进了分水岭变换方案。 其次，在静止背景序列的运动检测方面，提出了一种以边界运动信息表征区域运动性的检测思想，仅在空域分割所得区域的边界像素上进行高斯检验，根据边界上运动像素占边界像素总数的比例来确定该区域的运动与否。 再次，在动态背景序列的运动检测方面，提出了在双尺度邻域上建立马尔可夫随机场模型的方法，并结合帧差图像的高斯混合分布模型建立时空运动检测模型，提出了简单且便于计算的系统能量函数。 最后，在以上方法得到的候选区域进行人眼的定位与检测，根据几何特征和灰度特征实现了人脸特征(人眼)快速定位与检测。