Die Analyse von Bildern hat im letzten Jahrzehnt stark an Bedeutung gewonnen. Wurde bisher meist nur der Text analysiert, so k nnen durch die stark anwachsende Rechenleistung mittlerweile auch Bildinhalte effizient untersucht werden. In dieser Arbeit wird eine Anwendung der Bildanalyse, die Gesichtserkennung, behandelt. Es wird ein aktuelles Verfahren f r die Gesichtsdetektion (Viola und Jones Detektor) und SURF (Speeded Up Robust Features) zur Berechnung von lokalen Merkmalen in einem Programm kombiniert. Das Hauptziel der Arbeit ist die Analyse, ob lokale Merkmale f r die Gesichtserkennung geeignet sind. Daf r wird die Erkennungsrate von Gesichtern mit Hilfe einer Testdatenbank (MUCT Face Database) berechnet. Es wird gezeigt, dass SURF mit den Gesichtern dieser Datenbank gute Ergebnisse liefert. Unterschiedliche Parametrisierungen in SURF werden analysiert und deren Ergebnis mit SIFT (Scale Invariant Feature Transform) verglichen. Au erdem werden unterschiedliche Aufnahmebedingungen f r Bilder verglichen und somit der optimale Einsatz von SURF f r die Gesichtserkennung demonstriert.