人脸识别技术是模式识别和机器视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近年来研究的一个热点问题，但是到目前为止，理论研究和实际应用还有相当长的距离。 本文首先介绍了人脸识别技术的发展概况和常用的人脸识别方法，在此基础上研究了人脸图像处理方法、人脸特征提取、特征选择和分类识别等问题。本文采用主成分分析(PCA)方法进行人脸特征提取，并用BP神经元网络实现了人脸识别。 本文用ORL人脸数据库中的20人共100幅人脸图像对算法进行验证，首先对所选的人脸图像进行了预处理，利用直方图修正进行光照补偿；采用小波变换降维，并对小波变换后的数据，进行了标准化处理。然后采用主成分分析方法，将数据从原来的R维空间降到M维空间，降维后保存了数据中的主要信息。最后，用主成分分析所提取的人脸数据训练神经元网络，并对人脸图像进行识别。文中采用Matlab语言实现人脸识别算法，实验结果表明该人脸识别算法能够进一步提高识别率。