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人臉識別是當前計算機智能模式識別領域的一個熱門的研究課題，在信息安全、訪問控制、金融支付、軍事等方面都有著重要的應用價值。人工神經網絡是模擬生物神經網絡進行信息處理的一種數學模型，誤差反向傳播（BP）算法的提出，給多層網絡訓練提供了有效的方法。采用BP神經網絡進行人臉識別，主要包括特征提取和神經網絡識別兩大部分。其理論基礎已經相當成熟，是現在進行人臉識別普遍采用的方法。自20世紀90年代以來，國內在人臉識別領域也取得了一系列的研究成果。清華大學、中科院計算所、自動化所、上海交通大學、北京工業大學等很多單位都在進行人臉識別的相關研究。其中北京工業大學f信號與信息處理研究室）和澳大利亞新南威爾士大學聯合提出的人臉檢測技術已被國際MPEG-7接受并作為標準。但是，目前國內的研究水平仍低于國際水平，研發多方向、高效率、高精度的人臉識別系統成為當務之急。
傳統的人臉識別系統往往需要人臉正面對準識別儀器才能進行識別，大多數關于人臉識別的研究也是對人臉正面進行識別，在實際進行人臉識別時甚至可以通過造假來欺騙系統，因而使其檢測效率和準確程度比較低。本文主要基于BP神經網緒的開發，對人臉的方向進行識別，以達到從多個方向進行人臉識別的效果。最后，MATLAB2014平臺進行了人臉方向識別試驗，驗證了所提出的方法能夠提高人臉識別時的效率和正確率。本文提出的方法有利于研發多方向、高效率、高精度的人臉識別系統，彌補現在的人臉識別的不足。
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