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在人脸识别中,传统的子空间识别算法将整幅人脸图像作为输入模式。但是,当人脸图像的光照、姿态和表情变化较大时,仅考虑图像的全局特征,识别的效果不够理想。为此,论文提出一种加权的分块邻域保持嵌入人脸识别算法。算法先对人脸图像进行分块,对分块得到的子图像利用邻域保持嵌入算法分别提取特征信息,并利用Geman-Mc Clure函数和类标信息计算各分块子图像的权重。该算法能够增强分类效果,对表情、光照、姿势等变化具有鲁棒性,在ORL和Yale人脸数据库上对论文的提出的算法进行了验证。