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人脸图像识别是一种以人脸特征作为身份识别的生物识别技术，在数字信息时代，随着对身份识别越来越严格以及数字图像识别技术的发展，人脸识别技术越来越获得人们的青睐。目前，人脸识别技术主要有基于特征分析和基于整体分析的两类方法。人脸识别涉及到数学、生物学、计算机视觉以及大脑科学等众多学科，研究方法也随之复杂多变。本文通过对人脸识别领域的学习，并对此进行了试探性的研究。在人脸检测阶段，通过特征脸的分析，设计一种基于Adaboost算法和BP神经网络的检测模型。针对人脸图像预处理，本文利用开关策略并结合PCNN设计了一种去噪算法，较好的保护了脸部纹理。在特征提取阶段，通过基准点的设定使得PCA特征分类更加准确。最后，在人脸特征匹配方面，通过PCA与BPNN的结合，相比于单纯的PCA匹配提高了准确率。