基于画像的人脸识别是个人身份认证中的一项关键技术,它较基于照片的人脸识别难度更大。该技术在刑事案件侦破、安全保卫、犯罪嫌疑人搜捕等法律执行方面具有较大的实用价值。尤其在犯罪嫌疑人照片无法获得时,通常得到的是根据目击证人描绘的画像,或者犯罪嫌疑人的照片已经陈旧、磨损很难辨认,在这些情况下基于画像的人脸识别技术显得尤为重要。本文重点研究基于画像的人脸识别技术。将人脸识别中常用的几何特征法和特征脸(PCA)法用于人脸画像识别,对其识别结果进行研究并将这些方法进行改进。首先,用两种几何特征提取方法对人脸画像图像和人脸照片图像进行特征提取,提出一种基于动态模板模型的自动特征提取方法,获得了77.5%的识别率。其次,提出了一种全新的灰度填充算法,该算法将一幅画像图像变换为一幅照片图像,减少了画像与照片图像之间的差别,改善了匹配效果。采用PCA 方法对经灰度填充的画像进行匹配和识别。实验结果表明该方法是有效的,可以达到82%的识别率。