针对人脸识别中姿态、光照和表情等变化造成的识别率不高的问题，提出一种非采样Shearlet变换（NSST）与中心对称局部方向模式相结合的人脸识别算法。采用NSST分解人脸图像，得到低频子带图像和高频子带图像，计算子带图像中心对称局部方向模式，分块统计直方图特征信息，将直方图串接起来作为人脸图像的特征向量，利用最近邻分类器分类识别。在ORL、YALE和CAS-PEAL-R1人脸库上进行测试，实验结果表明所提方法简单有效，且对姿态、光照和表情变化具有较好鲁棒性。