人脸识别在身份认证领域具有重要的研究价值和广阔的应用前景。本文以人脸识别身份认证系统为背景,以二代证图像和场景视频图像为研究对象,针对预处理和匹配方法进行了详细探讨和研究。预处理部分,研究了两种眼睛定位方法,对灰度化的二代证图像采取水平和垂直方向相结合的灰度投影法,对归一化后的场景图像采取基于边缘图像的模板匹配法；提出了一种眼镜去除方法,通过检测戴眼镜图像的遮挡区域并用预留图像相应区域对其进行补偿,从而合成自然的无眼镜图像。人脸匹配部分,简要概述了图像配准以及人脸匹配方法,详细探讨了三种匹配方法：基于眼睛坐标的几何匹配法是根据待匹配的两幅图像眼睛坐标求取变换参数,利用坐标系变换完成匹配；基于SIFT特征的匹配法是利用已配对的SIFT特征点构建三角形,再根据仿射变换得到配准后的待检测图像；基于统计特征的模板匹配法通过对待匹配图像提取基于模糊网格的八方向梯度特征来完成模板匹配；最后在同一标准下对三种匹配方法利用相似性度量进行了比较。预处理与人脸匹配方法验证部分,通过采集200人的二代证图像和场景视频图像建立了人脸特征库及样本库；由于预处理效果可通过眼镜去除来反映,将眼镜去除前后的识别效果进行了比较,结果表明去除后的识别率为89.83%,提高了18.82%；最后在同一环境和同一样本库下,将三种匹配方法从匹配效果和时间两个方面进行了比较。