因为人脸识别在安全领域具有更直观的识别效果，所以一直受到人们的重视。本文主要进行的是关于侧面人脸识别的研究。通过查阅相关资料可以了解到现有的算法大多数是针对正面人脸识别的。关于侧面人脸识别的算法是很少的，而且侧面轮廓特征点提取的不够准确和简洁。为了弥补此问题上的不足，本论文提出了一种基于分形与傅里叶描述子的算法。论文进行的内容为：首先，本文对于侧面人脸识别所用到的图像是通过照相机拍摄得到的。由于侧面人脸图像是在受控区域内采集完成的，所以省去了侧面人脸检测的环节。其次，采用了多重分形进行侧面人脸的分割。这种算法不但具有良好的抗噪性，而且在分割效果和分割时间上都表现出了明显的优势。因为多重分形能够根据事物的多种属性进行考虑，来对图像进行分割。其实本质上就是通过多重分形谱来描绘出事物的特征。然后，提出基于分形与傅里叶描述子的侧面人脸表征方法。利用傅里叶描述子来表征额头到下颌的闭合轮廓，这就是需要的特征。最后，进行侧面人脸识别，其中还包括分类器的对比实验。通过实验结果可知，本文提出的基于分形与傅里叶描述子的侧面人脸特征提取算法是令人满意的。