人脸识别系统以其直接、方便、友好的特点在军事、商业、安全、信息等领域的得到广泛的应用。经过多年的研究发展，自动人脸识别技术取得了长足的进步。但是，在人脸识别的过程中，直接利用人脸检测和特征提取得到的大量的高维数据进行匹配识别需要的计算量较大，而且数据的稳定性比较低。　　本文针对高维特征信息在应用中的问题，提出了特征信息映射算法。与之前的降维算法相比，特征信息映射算法在保持类内结构相对稳定的前提下，将样本类间散度约束引入到目标函数中，使得求解特征更易进行判别。特征信息映射算法有效地保持了局部流形结构和整体的稳定性，有利于分类的进行。　　通过对人脸检测方法的研究，采用肤色模型，实现人脸肤色分割进行人脸粗定位；在分析已有的特征提取方法的基础上，在根据经验确定出眼睛的大致区域后，利用圆的几何特性在特定区域中寻找眼睛中心点；根据脸部的结构特征和嘴部的颜色特征确定出嘴部的特征点；在计算出的眼睛和嘴的特征点的位置的基础上结合颜色特征确定鼻子的特征点。　　在人脸匹配识别方法上，本文提出了一种两阶段的人脸识别方法。首先运用几何特征对人脸进行初次匹配识别，第二阶段是根据第一阶段识别的结果，而选择进行的基于人脸特征区域进行灰度插值计算的匹配识别方法。　　本文所设计的系统，在对AT&T人脸库设计的测试实验中，能够得到较好的匹配识别效果。