针对不可控条件对人脸识别的影响，提出一种基于多尺度分块局部二值模式（Multi-scaleBlockLocalBinaryPatterns，MB-LBP）和Fisherfaces融合的人脸识别算法。采用适当模块大小的MB-LBP算子提取图像的纹理结构信息，得到相应的特征直方图;通过Fisherfaces方法对MB-LBP提取的特征进行降维和分类;经由最近邻方法进行匹配识别。在ORL和Yale人脸库上进行实验，分别与其他基于LBP和MB-LBP算法的识别效果进行比对。实验结果表明，识别效率显著提高，鲁棒性更好。