人脸识别与其他基于人体生物特征的鉴别方式比较，具有方式友好、采样方便、使用者无心理负担等诸多优点，并且其具有广泛的实际应用需求，因此对人脸识别技术的研究具有十分重要的意义。人脸识别的过程一般分为人脸的检测定位、面部特征提取、匹配识别三大部分。本文详细研究了人脸的自动检测和识别技术，在算法实用化方面做了大量的改进工作，并在此基础上实现了一个人脸识别系统的原型。　　 本文工作主要集中在以下几个部分：基于肤色和支持向量机(SVM)的人脸检测研究、人脸表示方法的选择以及基于支持向量机的人脸判别方法研究。在人脸检测部分采用肤色检测技术获得图像中的肤色区域，然后采用基于支持向量机的检测方法对可能存在人脸的肤色区域进行检测，并最终得到图像中的人脸区域。论文采用了离散余弦变换方法进行特征提取。支持向量机主要用于二分类问题，但人脸识别是多分类问题，本文采用一种二叉决策树的支持向量机分类器组合，用来解决人脸识别问题。　　 最后对本文的工作进行了小结，并对下一步工作进行展望。