随着统计学、信息学和计算机科学等学科的发展,人脸识别技术也有了飞速的发展。作为生物鉴别技术的一种主要技术手段,人脸识别在视频监控、信息安全、图像检索、以及智能环境等领域得到了广泛的应用。由于环境干扰、拍摄条件限制、人脸复杂性等因素,使得人脸识别正确率不能达到实际应用的要求。同时,人脸识别算法的复杂度也会影响人脸识别系统的实时性,因而现有的人脸系统距离真正的应用还有很长的一段路。本文针对人脸识别中存在的问题,进行了一系列的研究。压缩感知是近年来出现的一种信号处理新理论,本文深入探讨了该理论在人脸识别中的应用。所做的主要工作包括:1.在深入研究了压缩感知理论的基础上,提出了一种基于压缩感知的人脸识别算法。2.提出了对应于压缩感知理论中测量矩阵的优化设计方法,并通过人脸识别率实验验证了其可行性。3.设计实现了基于MATLAB人脸识别平台,包括人脸识别系统设计、系统模块设计及人脸识别平台的MATLAB实现。并在MATLAB环境下进行预处理、训练样本数、提取特征维数等不同因素对人脸识别率影响的实验,得到实验结果并对结果做出了分析。4.针对复杂环境下人脸图像识别率很低的问题,可通过人脸检测提取出图像中人脸以提高人脸识别率。在VC++环境下通过OPENCV实现人脸检测功能,从而设计出基于VC++人脸识别平台,实现了复杂环境下的人脸识别。