人脸识别是近年来模式识别领域的研究热点问题,应用前景广阔。但是到目前为止,已经取得的研究成果离这一问题的彻底解决还有很大的距离。本文首先对人脸识别领域的研究背景,研究内容,研究意义等基本问题进行综述,而后对人脸识别的主要方法逐一进行介绍。随后,对人脸识别的子空间分析方法中的两种方法进行详细的介绍,分别为：主成分分析,基于Fisher准则的主成分分析。提出了一种新的基于奇异值分解和Fisher准则的主成分分析算法。利用奇异值向量对图像进行描述,并且将奇异值向量作为特征向量进行识别。由于奇异值分解具有良好的数学特性,这种方法比直接将图像进行串行化具有识别率上的优势。实验测试了基于奇异值分解和Fisher准则的主成分分析算法在人脸数据库上的结果,并对结果进行了分析和比对。