随着计算机技术的发展，人类的一些生物特征被应用到了身份识别上。相对于其他生物识别技术，人脸识别具有特征采集方便、识别周期较短等优点。人脸识别系统可分为以下几个步骤：人脸检测、人脸对齐、提取和人脸分类识别。人脸序列图像中不同图像人脸的对齐，影响到人脸识别的准确性，成为人脸识别系统的重要问题。通过本文的研究，目的在于为人脸识别技术提供一种鲁棒性良好的人脸对齐算法。在人脸对齐过程中可以分为独立的两个部分，首先要判断人脸是否包含在待检测图像中即人脸检测；其次需要在检测出的人脸区域上进行定位操作准确找出人脸位置即人脸对齐。本文采用基于类Haar特征的人脸检测方法，该方法有检测效果好、准确性高、检测速度快等特点。通过该检测方法得到的人脸图像，为后续的对齐算法研究做好了前期准备工作。本文实现了两种人脸对齐算法，基于梯度图像的模板匹配对齐算法和基于SIFT特征匹配算法的人脸对齐。基于梯度图像的模板匹配对齐算法，根据梯度图像制作人脸模板实现对齐。采用最优化算法估计人脸候选范围与模板图像距离最小的位置。该对齐方法能够较好的实现人脸对齐效果，该算法程序能够较快的执行对齐操作，并可以根据不同的人脸图像模板生成不同大小的对齐图片。基于SIFT特征匹配算法，在给定的一组未经校准的人脸图片样本中，能自动地建立一种对齐机制，在人脸数据库中不需要确定任何脸部部位。在这个对齐机制下，如果加入同种新检测的人脸图片样本，可以精确地对齐。上述两种对齐算法都已实现，本文通过仿真实验得出人脸对齐图像，通过与标准人脸图像的误差值及识别率进行比对，验证本文对齐算法的有效性。