针对人脸识别中因特征个数较多对识别的实时性和准确性影响较大的问题,提出了ReliefF-SVMRFE组合式特征选择的人脸识别方法。利用离散余弦变换提取特征和ReliefF对人脸图像特征集做特征初选,降低特征维数空间,再用改进的SVMRFE(SupportVectorMachineRecursiveFeatureElimination)选择最优特征,解决了利用SVMRFE特征选择时因特征数多而算法需多次训练耗时长的问题。对训练得到的特征排序表采用交叉留一验证方法选取最优子集,再由SVM分类识别。在UMIST人脸库上实验证明,可以在特征数为52时,达到98.84%的识别率,识别时间