随着社会经济的不断发展，公司的业务也是越做越大，其内部的各种信息资料越来越多，当由于业务需求而派员工去外地出差时，处于安全性和便捷性的考虑，不可能让员工把所有的数据资料都随身携带，这样员工出差时并应当通过远程身份认证的方式来访问公司的数据。传统的身份认证方式是基于口令的，系统通过判断口令的合法性来决定口令的持有者是否有权限进行数据访问。而人们为了方便记忆，通常都会设置一些简单的密码，这样便使得犯罪分子容易通过暴力破解获得密码，所以传统的认证方式具有很大的风险性。由于人体的生物特征具有唯一性，而且不容易被窃取和仿造，将之用作身份认证具有很高的安全性，也解决了用户记忆口令的难题，所以基于人体生物特征的身份验证方式已逐渐普及开来。本文设计了一种基于人脸识别的远程认证系统，主要贡献有以下几点：（1）本文深入研究了目前常用的基于子空间学习的特征提取算法，在这个基础上提出了一种自适应加权最近特征控件分析的特征提取算法，利用特征空间度量作为距离计算方法，通过求解训练集的类间散度和类内散度，并设置一个权重参数来调整它们对分类贡献度的差值，进而求解出一个投影变换矩阵对样本进行降维，从而取得了更好的识别效果。（2）本文设计了一个完整的基于人脸识别的远程认证系统，采用C/S架构。其中客户端在UBIKIT6612开发平台上运行，运行系统环境为Android系统，这样该系统可以轻松的移植到Android智能手机上。客户端负责采集人脸图像并加密传输，服务器端主要负责对接收到的人脸图像进行认证，并将认证结果反馈给客户端，然后用户便可以通过客户端远程访问服务器端的数据。