人脸自动识别技术指用计算机分析人脸图像,从中提取有效信息,实现身份自动鉴别的技术。与其他生物特征识别相比,它更直接、更友好、更自然,使用者无任何心理障碍。本文在前人研究工作的基础上,对图像预处理、特征提取、分类器训练等方法进行了深入研究,针对人脸的特点,设计并改进了一些有效的算法来解决人脸检测和识别中遇到的问题。(1)在图像预处理方面,本文在前人提出的Gentle boosting学习算法的基础上,增加了在算法训练阶段以及特征融合阶段,对输入图像首先进行直方图均衡处理,有效改善图片质量,突出图像中的有用信息,更有利于特征提取;(2)在特征提取方面,采用基于小片的区域特征提取的方法,以小片的形式在图像上随机采集,计算其与图像中心点的位移。与其他方法相比,本方法不拘泥于人脸的轮廓形状及灰度突变的硬性分布规定,复杂环境下的图像也能全面地采集到特征;(3)采用主元分析法进行人脸识别,提出首先对图像进行直方图均衡化处理及边缘检测,对人脸检测的结果进行识别,通过实验验证这两种方法结合起来的可行性;(4)实现一个人脸检测识别系统,使用一个自制的人脸库,在该系统上对上述算法进行了测试。实验结果验证本文所提算法运行效果良好,达到了设计的目的。