随着生物识别技术的高速发展,人脸识别技术已成为国内外安防领域的研究热点。目前,国内外的科研工作者已研发了多种人脸识别系统。由于人脸识别系统在实际应用中需要使用人脸检测技术捕获人脸图像,因此会产生光线与姿态的变化,导致识别结果不稳定。Adaboost人脸检测算法是一种基于机器学习的人脸检测方法,PCA算法是人脸识别技术的经典算法。本文研究了多种人脸检测算法与多种人脸识别算法,提出TSPCA人脸识别算法。TSPCA算法首先采用PHM算法对人脸图像做归-化处理,以削弱由于光线变化引起的识别率下降问题；然后,采用TS算法提取人脸图像的纹理频谱特征,PCA算法对提取的特征降维；最后,在低维空间进行识别,输出识别结果。本文在研究人脸检测算法与人脸识别算法的基础上,建立了一个实时的人脸识别系统,该系统有五种人脸识别算法,包括本文提出的TSPCA算法与四种经典的人脸识别算法。系统进行人脸识别时,首先采用Adaboost人脸检测算法检测人脸图像,然后选用人脸识别算法进行人脸识别。本文在最后对五种人脸识别算法的识别率、训练速度以及识别速度做了对比性实验,在ORL标准人脸数据库以及Yale标准人脸数据库上的实验结果表明：与传统人脸识别算法相比,TSPCA算法具有较高的识别率、较快的训练速度及识别速度。