人脸识别是模式识别研究领域的重要课题。在过去几十年,人脸识别的研究更多地停留在理论意义之上,自20世纪80年代末90年代初以来,随着信息安全的重要性日益突出,人脸识别技术在应用方面的研究逐渐成为热门课题。一个完整的人脸自动识别系统分为三个主要的环节:从图像中检测、分割人脸;提取人脸特征;人脸识别。本文从应用的角度出发,在参考大量的人脸检测与识别文献的基础上,试图建立一个完整的人脸识别系统,并给出了各环节的实现算法。在人脸检测方面,本文采用了基于颜色空间的椭圆模型肤色检测方法,基于椭圆模型的肤色检测对自然光条件下图像的检测效果较好,但对于来自摄像头的图像,由于受光照条件的影响,对肤色的检测效果不太理想。本文通过对椭圆模型的参数进行动态调整,克服了椭圆模型在人脸检测中肤色检测不完整的缺点,并给出了不同光照条件下图像人脸检测的实验比较结果。在预处理方面,主要对检测出的人脸图像进行归一化处理。从包含人脸的图像中检测出的人脸区域,由于摄像头分辨率、人离摄像头远近的不同,人脸的偏转以及光照变化等因素的影响,致使分割的人脸区域在大小、方向以及灰度等方面均存在着一定的差异,这些差异将会对人脸最后的识别结果产生直接的影响。本文采用了人脸区域双眼自动定位的方法定位人眼,再根据双眼与水平位置的夹角,采用了双线性插值旋转的方法校正人脸的偏转角度。由于旋转后的图像会比原图大,超出原图像部分的值为0,因此本文对