人脸识别技术是模式识别、图像处理等学科研究热点之一。人脸具有不同的属性描述,可以是性别、年龄等。民族面部特征也是人脸重要的属性描述集合,不同的血缘、基因、所处地域和饮食习惯,形成了不同民族各自的面部特征。因此本文主要针对不同民族的面部特征进行了深入研究。采取的研究方式,不仅对于及时数字化保留中国各民族的面部特征,研究和发现民族融合中产生的新的民族特征具有重要意义,而且还可以作为大规模人脸搜索时的弱分类器,加快人脸匹配的速度。本文的研究内容主要如下：(1)介绍了民族面部特征在人脸识别中的重要研究意义,并总结了人脸识别的过程。(2)为研究不同民族的面部几何特征,本文利用Java语言工具构建了提取民族面部特征的弹性模板。(3)针对弹性模板提取的民族面部特征,本文选择树扩展的贝叶斯分类器(TAN)进行了分析。首先对贝叶斯分类器进行阐述,其次对三种主要的分类模型进行了介绍,最后选取具有代表性的藏族、壮族、维吾尔族特征数据进行了实验,,并详细分析了实验结果。(4)针对多民族面部几何特征数据,本文利用支持向量机(SVM)作为分类器,通过研究不同核函数下的识别效果,对民族面部特征的空间分布进行了分析,找出最适合民族面部特征分类识别的核函数。(5)总结全文,对民族面部特征的进一步研究进行了展望。