几十年来,人脸识别一直是学术界研究的热点,在安全、信用、医学等领域有着广泛的应用.在网络越来越普及、计算机性能大幅度改善的今天,信息量急剧膨胀、信息内容更加多样化,网上检索的内容从单纯的文字逐渐扩展到包括图像和视频在内的多媒体信息,其中对人物的检索成为极重要的内容.以人脸识别为主要对象,该文扩展了模式相似性的判别准则,并将传统的信号滤波理论移植到模式识别领域中,发展了一套新的算法体系,其中两个最主要的创新观念是：“角度判别”和“模式滤波”, 有一定理论意义和实用价值.模式向量经过归一化后,模式的相似性度量就由距离转化成角度,基本运算据此可从向量相差求模变成内积,并且输入模式可以不作归一化处理、增强了系统的实时性.更重要的是,对应距离和角度两个判别准则,根据相应的两种相似度运算（向量相关求模和内积）,可发展出一系列人脸模式识别新算法;这些算法多数构造简单,并且其识别性能在不同程度上都优于传统算法.