人脸识别属于计算机技术领域,是一种通过计算机对人脸特征进行描述和区分的生物体鉴别技术。通过人脸可以推断一个人的情绪、种族、身份等信息,人脸识别通常是指通过人脸的特征提取,特征分析和相似度计算判断个人身份的识别系统。人脸识别作为计算机安全技术,在公安,国防等及其重要的信息安全领域广泛的应用。尺度不变特征转换SIFT是近几年提出来的数字图像处理领域的热门课题,在物体检测、运动轨迹、人体跟踪、图像匹配、图像识别等领域上得到了广泛的应用。本文重点研究了SIFT算法,并把它应用到人脸识别中,在原算法的基础上进行了些改进,提出了一种基于SIFT的人脸识别方法。文中首先阐述了SIFT算法,详细介绍了尺度空间的构造,SIFT特征点的检测,特征点的描述和SIFT特征的匹配。该算法比较复杂,不便于理解,运算过多,空间和时间复杂度高,给图像处理的实际应用带来了相当大的困难。通过对SIFT特征点的描述子和匹配算法的改进,提出了一种基于SIFT算法的人脸识别方法。本文人脸识别方法通过改进的SIFT特征点描述方法,降低了SIFT描述子的维度,从而减少了匹配时间。通过改进的匹配方法,减少了匹配点的搜索范围,然而提高了匹配准确率。最终对提出的算法进行vs2008平台上的仿真实验,对主观视觉上的识别结果作定性分析,并通过实验数据分析,客观地评价本文所提出的人脸识别算法。实验结果证明,该文提出的人脸识别算法取得较好的识别效果。