本文针对现有流形学习方法在人脸识别中对含有椒盐噪声的人脸图像识别率下降很大这一问题,利用分形编码和局部二值模式编码算法对其进行改进,得到了更加稳定和更接近实用的人脸识别算法。首先,根据分形编码与流形在理论上和邻近性计算具有很大的相似性,通过对图像进行分形编码,并且使用分形编码距离代替局部保持投影算法中的灰度值欧氏距离构建邻接矩阵,在取得与原算法识别率相等的同时,将特征维数从100维降低至80维,也间接的验证了人脸图像的分形编码空间可能存在流形结构这一假设;其次,在上述假设的基础上,根据局部二值模式具有很好的鲁棒性提出采用局部二值模式谱图的直方图距离对局部保持投影算法进行改进,将对含有椒盐噪声的人脸图片识别率平均提高50%,特征维数从100维约减为50维,成功解决了原算法对含有椒盐噪声图片识别率下降的问题。