基于BP神经网络的人脸识别.

基于BP神经网络的人脸识别是一种常见的人脸识别技术。BP神经网络是一种反向传播神经网络，可以通过训练识别人脸图像中的特征，从而实现人脸识别。以下是BP神经网络人脸识别的一般流程：

1. 数据采集：采集大量的人脸图像。

2. 数据预处理：对采集的人脸图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、归一化等。

3. 特征提取：从预处理后的人脸图像中提取特征向量，常用的特征提取方法包括PCA、LBP等。

4. 训练网络：将提取的特征向量作为网络的输入，通过训练来调整网络的权值和阈值，使其可以正确分类人脸图像。

5. 人脸识别：用训练好的BP神经网络进行人脸识别，将待识别的人脸图像的特征向量输入到网络中，输出分类结果，即可判断该人脸是否为已知人脸。

需要注意的是，BP神经网络的人脸识别在实际应用中还存在一些问题，如识别率低、鲁棒性差等，需要结合其他技术进行改进和完善。