针对深度图像集人脸识别的鲁棒性问题，提出将多幅Kinect图像作为一个图像集，Kinect捕获的原始深度数据可用于姿态估计以及人脸区域的自动裁剪。首先，将图像集划分到c个图像子集，子集中的所有图像划分为4×4的图像块；然后，将图像集中的图像模拟为图像块，按照姿势划分，每个子集使用协方差矩阵法表示；最后，在黎曼流形上模拟子集图像，为了分类，黎曼流形的每个图像子集分别学习支持向量机模型，并引入一种融合方法来合并所有图像子集的结果。在三个最大的公开Kinect人脸数据集CurtinFaces、Biwi Kinect和UWA Kinect上的实验结果验证了该方法的有效性，与其他较先进的方法相比，识别率