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根据姿态与表情变化对人脸识别的影响,采用对图像的旋转、尺度变化保持不变性的SIFT算子作为人脸特征,建立人脸各个子区域的相似性测度,并通过混合高斯建立不同变形条件下相同样本与不同样本的相似性概率模型。在此基础上,利用各子区域特有的识别能力获取子区域概率权值,结合基于贝叶斯公式建立的概率框架确定识别结果。实验结果表明,与直接用SIFT算子进行人脸识别的方法相比,该方法在姿态变化较大及表情变化较大的情况下识别率有明显提高。