人脸识别系统中,多种关键技术会对最后识别结果产生影响,而关键技术中的光照在人脸识别中是实现人脸识别常态化最大的一个障碍;同样人脸识别算法是人脸识别中最重要的一个环节,识别算法的好坏、效率的高低直接影响整个识别系统的性能。所以,本文重点探讨人脸识别中的光照预处理和人脸识别算法这个两关键技术。在光照处理方面,提出了基于非线性全局对比度增强的MSSSR光照预处理算法。该算法通过非线性全局对比度增强对源图像增强,并利用Mean-Shift平滑滤波对光照估计,能够明显的消除Retinex算法中不能解决的光晕现象。在人脸识别方面,提出了基于最小生成树覆盖的高维仿生人脸识别算法。该算法采用二维离散小波变换后生成的四个子频带进行加权融合对人脸图像预处理,并在图像预处理基础上,利用K-L变换提取全体样本的人脸特征子空间,然后通过多项式核函数把每一类训练样本投影到高维空间,最后用最小生成树覆盖方法对高维投影后的样本进行覆盖。实验表明,不仅解决了传统人脸识别中未训练样本的误识别问题,而且把误识别率控制在5%的范围内并获得更高的识别率。