人脸作为人体与生俱来的最自然最普通的生理结构之一，是生物特征识别研究的重要对象。经过近40年的研究和发展，人脸识别技术取得了长足的进步，许多优秀的人脸识别算法在理想情况下已经能取得非常好的识别性能，而且已经出现了若干商用的人脸识别系统。但是人脸识别仍是一个没有彻底解决的难题，光照变化问题便是其未解决的关键问题之一。FRVT测试表明光照变化会严重影响人脸识别系统的识别性能。针对人脸识别中的光照问题，本文重点围绕光照不变特征提取方法进行研究，论文主要工作如下:　　1.对局部二值模式(LBP)的发展和演化进行了详细的阐述，对其在人脸识别中的应用进行了介绍，并分析了其优点与不足。　　2.通过对Retinex理论进行研究和分析，提出了基于Retinex的局部差值人脸光照不变识别算法。通过对人脸图像进行对数变换后，在对数域中直接提取人脸的光照不变特征。方法在YaleB和PIE数据库上取得了较好的识别效果。　　3.提出了基于Log-Gabor滤波和LBP算子的光照不变人脸识别算法。该方法先对人脸图像进行Log-Gabor滤波，然后利用LBP算子对Log-Gabor滤波后的能量图进行描述。方法在YaleB和PIE数据库上取得了较高的识别效果，对光照变化具有较强的鲁棒性。