1、人臉識別技術(shù)是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)，由于人臉識別自身的復(fù)雜性并在圖像處理、模式識別、生理學(xué)、心理學(xué)、計算機(jī)視覺等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，使其具有極其強(qiáng)大的科學(xué)研究挑戰(zhàn)性。一直是國際上研究者研究的熱點(diǎn)。人臉識別研究的關(guān)鍵步驟包括特征提取和分類識別。本文重點(diǎn)研究了特征提取和分類識別部分。
　　 論文首先分析了人臉識別的研究背景和發(fā)展現(xiàn)狀，概述了人臉識別的步驟，歸納了人臉識別性能評價標(biāo)準(zhǔn)，研究了人臉識別的幾種

2、常用方法，并分析了這些方法的主要優(yōu)缺點(diǎn)，得出將多種方法相結(jié)合起來，有利于識別率的提高的結(jié)論。
　　 其次，研究了小波變換的理論以及在人臉識別中的應(yīng)用，基于主成分分析(PCA)的特征提取的方法和基于非負(fù)矩陣分解(NMF)的特征提取的的方法，并將后兩種方法進(jìn)行比較。綜合考慮NMF算法在特征提取方面的優(yōu)越表現(xiàn)，本文采用基于小波和NMF算法作為特征提取的算法。
　　 然后，研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)方法，標(biāo)準(zhǔn)的BP算法，BP

3、網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練步驟。該網(wǎng)絡(luò)很容易構(gòu)造，又對輸入的數(shù)據(jù)沒有特殊的要求，理論研究已非常成熟，且廣泛應(yīng)用于實(shí)踐，所以本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行識別。
　　 在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于NMF特征提取和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法，并根據(jù)該方法，設(shè)計出實(shí)驗(yàn)流程。通過對人臉數(shù)據(jù)庫的選擇確定訓(xùn)練樣本和測試樣本個數(shù)，采用db2的小波基和NMF分解，完成了圖像的特征提取，采用訓(xùn)練函數(shù)為traingdm的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，完成了訓(xùn)練樣本的訓(xùn)練和測