在深入的对频谱脸法和Fisherface方法进行研究后，综合这两种方法的优点，提出了一种基于频谱脸和Fisherface的人脸识别新方法。频谱脸方法主要是采用二维小波变换和傅立叶变换。因为人脸图像的低频部分对人脸的表情变化是不敏感的，所以对人脸图像使用二维小波变换，提取人脸图像的低频部分。对人脸图像的低频部分使用傅立叶变换，从而获得原人像的一个低维空间的表达。但是频谱脸特征维数仍然较高，所以在频谱脸法的基础上继续提取人脸频谱图像的Fisherface 特征，降低特征的维数，提高识别效率。利用人脸面部构造产生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴，进而根据眼睛和嘴巴构成三角形模板的特性，精确定位人脸在图像中的位置。实验结果表明，这种结合肤色和面部特征的算法，能够对人脸进行较快速、准确的定位，而且结果比较稳定可靠。
