人脸是当前计算机图像模式识别与处理的重要内容。是模式识别和机器礼堂领域里最高有挑战性的课题之一。在人的身份鉴定、金融、保安系统和资料鉴定等领域具有广泛的应用。 本文主要对图像模式识别理论和数字图像处理技术进行了研究，并且对人脸识别系统进行了实现。模式识别是图像处理的重要理论基础和环节，图像识别的目的在于用计算机自动处理某些信息系统，以代替人去完成分类及系统辨识的任务。图像识别将各种信息中与它们各不相同的物理内容去除掉，根据它们的共性进行分类。具体包换分类器的设计，模板匹配分类器，基于概率统计的Bayes分类器，图像的分割与特征提取和聚类分析等内容。在此基础上对基于最小错误率的Bayes复合算法进行了研究，提出了一种新的轮廓——区域人脸识别的复合算法。 本文对人脸识别系统进行了实现，对一张含有真人脸与假人脸共有的图像进行了处理，采用肤色图像模型，再经过膨胀、腐蚀等处理，对人脸区域进行定位。通过对人的眼睛的亮度进行匹配比较，去掉假眼睛的区域，得到眼睛的中心点。再对嘴巴进行定位，得出嘴巴的中心点，最后把人眼和嘴巴用三角形表示，整个人脸用椭圆近似，成功地识别出人脸准确位置。