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海量视频影像中的人体识别是面向公共安全的视频监控分析的基础之一。彩色视频图像数据量大、场景复杂,且其中人体的提取又面临背景干扰、姿态变换以及图像畸变等问题,使得基于传统的视频图像处理方法的彩色视频中的人体提取仍存在算法效率低、稳定性差、适用性不强等问题。相对于灰度视频影像,彩色视频的多维特性可以提供更为丰富的信息,因此基于内蕴支撑多维运算的数学方法进行新型彩色视频人体提取与匹配方法构建对于提升彩色视频中人体识别的准确性与效率具有很好的促进作用。几何代数是以维度运算为基础,内蕴支撑多维运算的数学工具。其所具备的空间的自定义性、表达方式的统一性以及维度可运算性等特性为高维的视频数据特征的表达提供理论和实践基础。通过将几何代数引入彩色视频人体提取分析中,构建了基于几何代数的彩色视频序列色彩空间表达、边缘提取、人体识别与匹配等方法,尝试为彩色视频中人体的提取提供新的理论与方法工具。论文的主要研究内容如下：(1)构建了基于几何代数的颜色空间表达方法,利用几何代数空间的自定义性构建常用的RGB和HSV颜色空间,构建彩色图像信息的几何代数编码和维度信息嵌入方法,实现彩色视频图像的几何代数表达。设计相应的算子与算法,实现常用颜色特征的计算以及复合颜色特征算子的构建与求解。(2)通过构建彩色视频成像模型,研究了彩色图像在几何代数空间中的颜色不变量系统。构建彩色特征描述算子,将其与图像纹理特征、形状特征等结合,设计彩色图像的特征识别方法。利用图像饱和度的梯度特征提取彩色图像的边缘结构,所提取的边缘与传统算法相比,结构更连续,前景与背景的区分度更明显。(3)利用Clifford代数基本算子与算法设计了颜色空间的模板匹配方法,并利用Clifford FFT对模板卷积与相关运算的计算效率加以优化。构建了尺度自适应与角度自适应的颜色模板匹配方法,并通过视频图像与特征模板的相关系数的计算对场景中的人体位置加以匹配和估值,案例研究表明,基于几何代数的视频图像模板匹配方法具有模板稳定、人体姿态自适应与场景尺度自适应等特征。将几何代数引入彩色视频图像处理中,将颜色向量作为一个整体考虑,以一种更直观更简洁的方法描述颜色、表达颜色变换,并设计相应的图像特征提取与识别方法,有望为复杂地理场景中的视频图像分析与人体行为分析提供新的思路和解决方案。