生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份验证的理想依据。利用人脸生物特征进行是最自然最直接的身份验证方法,相比其他生物特征,人脸具有直接、友好、方便的特点。人脸识别过程一般可以分为人脸检测与定位和人脸图像预处理、人脸的特征提取、人脸识别三个部分。本文首先综述课题的研究背景与意义,并分析总结国内外关于人脸识别的研究情况与进展。在此基础上,提出了超球投影嵌入支持向量鉴别分析特征降维算法,分层次人脸拒识分类算法。具体内容如下:(1)详细阐述了支持向量机的理论,核函数,以及支持向量数据描述的基本思想,为新算法的提出提供理论支持。(2)设计实现了基于Adaboost的人脸检测与定位,同时实现了人脸图像的灰度归一化,尺度归一化以及灰度均衡化的预处理算法,为人脸特征提取和识别奠定基础。(3)提出超球投影嵌入支持向量鉴别分析特征降维算法。该算法首先利用支持向量机提取样本的类别信息,然后将样本与超球中心的距离作为投影距离,并借助超球半径,对投影轴的量纲进行尺度归一化。组合类别信息和归一化投影距离,即可得到样本的压缩特征。(4)提出并实现了基于支持向量机和支持向量数据描述的分层次人脸拒识分类算法。该算法对每类目标样本建立紧致包裹数据的超球模型,用于接受目标类样本,拒绝非目标类样本,再借助于支持向量机的良好的分类泛化能力,建立多分类支持向量机模型,用于目标类样本的分类。(5)着重分析了基于人脸识别同时具有拒识能力的考勤系统的结构与功能,同时采用面向对象的设计方法,设计实现了考勤人脸识别原型系统。