人脸识别技术是生物特征识别技术中应用最广的一项技术,也是计算机视觉和模式识别领域研究得最多的一个课题。由于其在不同领域的需求有所不同,产生了许多不同的人脸识别技术,然而所有的技术都碰到了同样一个技术瓶颈——光照变化的处理。通常人脸图像的采集环境不可能保持恒定,总是或多或少地存在着光照变化,因此采集到不同光照条件下的图像是不可避免的。多年以来,研究者们针对如何消除光照影响做了大量的工作。有采用使用光照预处理的方法,也有直接使用对光照不敏感的算法的办法。在目前众多的人脸识别方法中,基于稀疏化方法的人脸识别方法是受光照影响相对较小的方法,它在多种数据库的实验结果都表现较好,不过由于没有一个固定的有意义的投影矩阵选择原则,其结果好坏也存在一定的随机性,特别对变化光照条件下采集的图像进行识别时,其识别率在一定程度上仍然受到光照的影响。本文基于稀疏表示的人脸识别方法,将它与目前比较流行的光照处理算法结合起来,实现效果更佳的识别。并提出一种简便的光照混合处理的办法,将这种混合办法再次与常用的人脸识别相结合,得到识别率更高的实施方案。