人脸识别是一个具有很高理论和应用价值的研究课题，是模式识别、图像处理等学科的一大研究热点。人脸的特殊性，使得人脸识别技术成为最具潜力的身份识别方式。目前，随着社会的发展、科技的进步，对方便、可靠、人脸自动识别的实际需求日益迫切，人脸识别及其应用已成为众多计算机科学工作者研究的热点问题。虽然近几十年来出现了大量的人脸识别算法，但在识别率、识别速度和算法鲁棒性方面还是不够理想。本文收集、分析了大量近年来国内外关于人脸识别技术的资料文献，对人脸识别的一些方法进行了探讨，针对人脸检测与识别相关方法进行了深入的研究，并对人脸特征提取进行了一定探讨，提出了一种改进的人脸识别的算法，结合正面特征和侧面特征进行识别，并实现了一个人脸识别仿真系统，包括人脸图像预处理、人脸检测、特征提取和特征比对。实验表明该方法具有一定的理论价值与实用价值。本文首先介绍了人脸识别的研究内容和研究难点等，接着在人脸检测方面，本文介绍了几个常用于肤色检测的颜色模型，分析了人脸肤色在颜色空间中的分布及其特性，详细研究了模板匹配、特征验证等算法，针对实际情况做出了一定的改进，并引入本文采用的方法，首先对人脸图像进行光线补偿处理，接着选择合适的肤色模型进行肤色检测，并结合判断眼睛瞳孔位置检测出人脸区域。经实验表明，该方法有较准确的检测率。在人脸特征提取与识别方面，首先介绍了人脸识别主要的几种算法，利用广泛应用于人脸识别的PCA算法对人脸进行分类，并提出了正面特征和侧面特征相结合的方法，有效的提高了识别率。在特征提取过程中，分析了人脸侧面特征，建立了鼻子侧面轮廓模型，利用鼻子特征提高人脸识别率，改善了特征存储、比对速度。实验表明该轮廓模型有一定的参考价值。此外，在特征比对过程中采用了名次计分法和特征值加权法，改善了系统的识别率。最后，实现了人脸检测与识别仿真系统，并在自建彩色人脸图像数据库上进行了实验，结果表明，该系统具有较好的识别率。