与传统Gabor小波变换相比，环形对称Gabor变换（CSGT）具有信息冗余度低和严格的旋转不变性的优点。提出了一种基于环形对称Gabor变换与2DPCA的人脸识别新算法，首先将所有人脸图像都变换到环形对称Gabor变换域，然后按照两种融合方案将不同尺度的特征融合到一起，最后采用2DPCA方法进行特征提取和分类。在ORL人脸数据库上进行仿真实验并与传统的2DPCA、GT2DPCA等方法做了对比，实验结果表明提出的算法不但取得了更好的识别效果，而且提高了识别速度。