基于SIFT和SVM的人脸识别研究主要利用SIFT（尺度不变特征变换）算法提取人脸图像中的关键点和局部特征描述符，这些特征对旋转、缩放和光照变化具有较好的鲁棒性。然后，通过支持向量机（SVM）分类器对这些特征进行训练和分类，从而实现高效的人脸识别。该方法在复杂环境下表现出较强的识别能力，尤其适用于姿态变化和部分遮挡的情况。研究还探讨了特征降维和参数优化对识别性能的影响，为实际应用提供了理论依据和技术支持。