人脸识别在基于生物特征识别技术的身份认证中是最主要的方法之一。基于人脸识别的自动身份认证具有重要的理论意义和应用价值，早在六七十年代就引起了研究者的强烈兴趣，对人脸自动识别方法的研究已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。近几年来人脸识别技术的发展很快，特别是在计算机发展的推动下，用计算机来识别人脸成为人脸识别技术中最新兴的一种。人脸作为一个非刚体，具有形变大、影响因素多且易受干扰的特点。而且因为实际条件的限制，不可能对每个人都采集足够多的样本，相对于其图像向量维数而言，是一个小样本问题。对于这样一个高维数、非线性的小样本问题，许多传统的模式识别方法都容易出现过学习或欠学习现象。本文首先介绍了计算机人脸识别技术的研究背景和主要方法，分析了人脸识别的主要难点和生理学本质，总结并归纳了目前人脸识别的主要方法，并对小波变换以及核Fisher鉴别分析进行了深入研究分析，提出了Gabor小波与核Fisher判别分析结合的人脸识别方法，即在进行非线性映射之前，首先利用小波变换对原始输入人脸图像进行预处理，利用Gabor小波变换抽取人脸图像的特征，并进行特征融合，然后在频域上进行核Fisher鉴别分析。通过对ORL标准人脸库中的人脸图像进行识别实验，本文提出的方法在人脸识别上取得了较高的识别率。最后对本文的工作进行了小结，并且对下一步的工作进行了展望。