人脸识别技术是当今生物特征识别技术中一个重要的研究课题，涉及到计算机视觉、模式识别、图像处理等多个学科，广泛应用于社会安防和信息安全等多个领域，其研究具有重要的学术价值和现实意义。由于人脸特征易受环境和目标个体变化因素的影响，导致人脸识别研究极具挑战性。如何在自然非受控环境下提取出具备准确和有效表达能力的人脸特征是当前人脸识别技术研究的关键问题。目前，各种人脸特征提取算法层出不穷。其中基于局部纹理分析的人脸识别算法，利用图像描述子在特征表达方面的优势，进行人脸特征提取,识别效果尤为显著。
　　鉴于局部分析方法对各种环境和非环境影响因素变化的鲁棒性，本文重点研究局部模式分析在人脸特征提取与识别中的应用。其研究内容主要有以下几个方面：
　　1.对局部模式理论进行了研究。局部模式理论以区域图像为研究对象，通过模式表达和综合等手段，统筹局部特征与全局结构信息，解决信息耦合较强的图像特征表达问题。局部二元模式、局部三元模式及其他局部模式在人脸识别中的成功应用，表明了局部模式分析在人脸特征提取与识别中的有效性。局部特征的选择、编码准则的确定以及模式综合方式的选取，是局部模式设计与应用的三个关键问题，决定着该局部模式分析在人脸识别应用中的成功与否。
　　2.在局部模式理论基础上，提出了局部向内模式与局部向间模式，充分利用了局部Sobel特征信息，并在人脸识别算法中加以应用。局部向内模式是指同一状态下局部区域内邻近像素之间的相对变化状态；局部向间模式则是对局部中心像素周围区域各方向边缘响应状态。FERET库和Extended Yale-B库的评估结果表明基于局部向内模式的识别算法和基于局部向间模式的识别算法对人脸特征提取与识别具有较好的鉴别效果。
　　3.提出了基于完整局部方向模式的人脸识别算法。完整局部方向模式是在局部向内模式和局部向间模式的基础上，通过对两种局部特征进行综合得到的特征表达形式。本文给出了基于完整局部方向模式的人脸识别算法，并在对比实验中取得了更好的识别结果。
　　4.对结构扩散关系在人脸识别中的应用进行了研究。结构扩散关系是图像局部区域蕴含的一种特征关系。本文给出了结构扩散关系基本定义，结合向内模式和向间模式的基本原理，提出了基于结构扩散关系的人脸识别算法。其实验结果说明结构扩散关系在一定程度上可以起到很好的特征增强作用。