要实现C语言人脸识别算法，可以遵循以下步骤：
收集人脸图像数据集：首先，需要收集包含人脸的图像数据集。可以从互联网上下载已标记的人脸数据集，或者自行采集图像数据。
图像预处理：对图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化、人脸检测等操作。可以使用常见的图像处理库，如OpenCV来实现。
特征提取：从预处理后的图像中提取人脸特征。常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）等。
特征匹配：将提取到的人脸特征与已有数据集中的特征进行比对匹配，判断是否为同一人脸。可以使用各种相似度度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。
人脸识别：根据匹配结果，确定输入图像中的人脸是已知的还是未知的。可以设定阈值来判断是否进行人脸识别。
需要注意的是，人脸识别算法对图像质量、光照、角度等因素都有一定的要求，因此在实际应用中可能需要对算法进行优化和调整。同时，还需要考虑数据集的大小和质量，以及算法的效率和准确性。
