社会的进步和科技的发展使人们急需一种可靠、简便、快捷的身份识别技术。近些年来人脸识别由于其具有非接触的识别方式、快速的识别过程和稳定的识别系统等优点受到了人们广泛的关注。本文基于MATLAB,设计并实现了一种基于主成份分析(Principal Component Analysis,PCA)的人脸识别系统。本文主要工作如下：首先,文章介绍了研究人脸识别技术的意义和目的。对如何获取人脸信息,以及人脸的自动检测也有一定的论述。在本文中对通用的人脸图像库也进行了详细地介绍。其次,由于人脸图像的尺寸、角度、清晰度等问题对人脸识别有非常大的影响,所以我们先对其进行图像预处理。本文提供的预处理方法非常丰富主要基于对图像灰度的各种处理以及图像的尺寸变化。最后,重点讲述了本文应用的PCA人脸识别算法。详细介绍了霍特林变换(Karhunen-Loeve Transform,K-L)的推导过程,奇异值分解定理(Singular Value Decomposition,SVD)的作用原理,以及测量图像距离的几种方法。并且在MATLAB上对PCA人脸识别算法进行仿真。对仿真结果进行了详细地分析。