人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在法律、商业等领域有

着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成：定位与检测模块，特征提

取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论，通过实验仿真了一个基于静态图像

的人脸识别系统。为提高系统的识别率，本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深

入研究。

针对复杂多变人脸检测和定位问题，实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该

算法首先基于肽色特征提取出人脸区域，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛

可能存在的有限的候选区域：根据人脸的对称特征，把这些候选区域分别进行匹配，找

到最佳匹配的区域就是眼睛区域。本算法适用于表情变化，姿态变化，有胡须，戴眼镜

的多种情况。特征提取是人脸识别系统中非常重要的技术，本文仿真的人脸识别系统采

用一种结合主元分析(PCA)和F．LDA的人脸识别方法。为了解决F．LDA直接应用到

高维模式识别中计算复杂度太大的问题，算法中首先应用主元分析进行降维。该算法能

克服LDA的小样本问题。-ne technology of face recognition is all active subject in the area of pattern recognition．

There are broad applications in the fields of law，business ere．A face recognition system

includes two parts：face detection and localization．feature extraction and classification,which

are discussed in detail．A face recognition system based on static image is simulated．In order

to improve the recognition rate，a new face detection and localization method and a new

feature extraction method are proposed．