Gesichtserkennung

Verschiedene Hautfarbtypen durch ein grelles Grün ersetzen und eine punktfixierte Auswertung machen, wo diese Punkte z.B. häufig vorkommen. Dann haste ein Gesicht Das halt aufs originale Bild übertragen.

hmm...... Sieht man die Gesichter in voller Helligkeit oder auch Schatten ect?

Ich weiß nicht in wie weit du im Thema "Computer Vision" gut im Saft stehst.
Es ist zugegebenermaßen nicht ganz mein Fachgebiet aber ich was ich noch im Hinterkopf habe ist dass der Haar-Klassifizierer da noch der vernünftigste Ansatz ist.
Prinzipiell kurz zusammengefasst werden viele Beispielbilder (Gesichter) genommen und aus ihrer Grauwertverteilung eine mittlere typische Grauwertverteilung berechnet. (genauer gesagt wird das Bild in rechteckige Bereiche mit einer gewissen Grauwertintensität unterteilt)
Dann wird das Bild in dem ein Gesicht erkannt werden soll abgefahren und für die einzelnen Bereiche die mittlere Grauwertdifferenz des momentanen Bereiches mit dem Template verglichen.
Wenn ein gewisser Grenzwert unterschritten wird bzw. der niedrigste Wert in einem Bereich erreicht wird, wird die Region als Gesicht erkannt.
Prinzipiell ein abgewandeltes Template-Matching.

Solche Berechnungen sind aber alles andere als trivial und wenn du nicht wirklich aus diesem Fachgebiet stammst wirst du eher weniger Erfolge zu erwarten haben.
Um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen empfehle ich dir das ganze mit C++ in Verbindung mit der OpenCV-Bibliothek zu bewerkstelligen.
Da ist zwar schon eine fertige Gesichtserkennung implementiert aber auch für den manuellen Weg hast du dort alles implementiert was du brauchst - und das noch sehr performant.
Auch ich als Photogrammeter, welcher noch sehr viele Berührungspunkte mit der Computer Vision hat, müsste auch erst einige Bücher wälzen um so etwas von Anfang an selbst umzusetzen. Das ganze mal schnell in einem Forum zu erklären ist da schon eher unwahrscheinlich hinzubekommen.

Wüsste ich allerdings nicht das es andere Herangehensweisen gibt würde meine erste Herangehensweise eine Ellipsen-Hough-Transformation sein mit der ich Gesichtsumrandung, Augen und Mund analytisch beschreiben könnte und Anhand ihrer Beziehung zueinander versuchen würde ein Aussage zu treffen ob es sich dabei um ein Gesicht handelt.
In wie weit das umsetzbar ist - keine Ahnung.
Das wär auch nur mein allererster spontaner Einfall dazu gewesen wenn es nicht andere Algorithmen gäbe.

Logitechs Webcam programne arbeiten auf Basis der Augen, sie gehen von den Augen bis zu den rändern des gesichts...
Also denke ich dass die einfachste Methode die von Logitech oder Aspirin ist ...