人脸识别是一项重要的生物识别技术，与指纹、声音等生物特征识别方法相比具有直接、友好、方便等优点，因此，被广泛应用于机场和其它重要场所的安检、金融交易等多种场合。 文中对静态彩色图像中正面人脸的检测和识别问题进行了详细研究，提出了一个人脸识别系统框架，并细化各模块的功能。综合对比了各类人脸识别方法的优缺点，选择基于PCA进行整体特征提取和基于PCA与LDA进行局部特征提取的人脸识别方法作为系统人脸识别模块的技术方案。研究了基于PCA和LDA的人脸识别算法的原理，给出利用PCA和LDA进行人脸识别的步骤。 论文对人脸检测算法进行分析，在现有的理论和算法的基础上，实现了基于肤色和模板匹配的人脸检测算法。论文采用CbCr和KL混合空间下的肤色模型进行分割，采用模板匹配的方法进行人脸验证。试验表明，这种算法对于输入图像的光照和尺寸有较强的鲁棒性，而且在候选人脸区域上进行模板匹配速度较快。