依据主成分分析方法(PCA)对图像具有很好的表达能力，即能很好地重构原图像，而线性鉴别分析(LDA)可使图像样本具有较高可分性的特点，提出对图像先进行PCA处理，再进行LDA处理，从而降低人脸特征维数并对人脸图像进行了特征提取；并提出用FCM动态聚类算法作为识别分类器，对人脸进行识别。实验和分析结果表明，在人脸识别中，这种融合PCA和LDA的分类方法能够更好地对特征进行提取，且FCM动态聚类分类器比K近邻判别分类器更具有灵活的分类能力。