随着科技的发展以及各方面的不断进步,人们对于快速有效的自动身份验证有着迫切的要求,各种识别技术在最近的几十年在国内外都得到了极速的发展.生物特征识别技术作为人的一种内外属性,并且具有很强的自身稳定性及个体的差异性,这种特征成为了自动身份验证的最理想的依据.当前的生物识别技术有指纹识别、视网膜识别、虹膜识别、步态识别和人脸识别等.而在这众多的生物识别技术中,脸识别技术脱颖而出.正如世界上不可能有两片相同的叶子,世界上也不可能有两个一模一样的人.即使是双胞胎,也会有些微差异.所以,每个人的人脸算是独一无二的了.但是仅在整幅人脸图像上进行奇异值分解无法得到人脸识别所需的足够的信息,所以,提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和灰色关联分析进行人脸识别的方法.这个方法不在整幅人脸图像上进行,而是在人脸的不同区域进行奇异值分解以提取更丰富的信息,并且也克服了小样本效应.该方法在ORL与AR人脸库上进行的对比实验结果与传统方法对比表明,该方法不仅提高了识别率,且对人脸姿态变化与部分遮挡也有一定的鲁棒性.