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神经网络具有运行计算速度慢,不容易收敛的缺点,文中针对此问题提出了图像的光照校正、图像降维与改进型神经网络相结合的人脸识别算法。运用了图像进行光照校正,人脸图像进行降维及不同的光照条件下的人脸图像运用改进型的BP神经网络对进行识别。讨论了基于网络中的参数数据选择问题,对网络学习速度和Sigmoid函数进行了明显改善。实验结果表明,其识别率有了显著的提高;改进后的BP网络收敛速度在得到相同识别率的效果下显著加快。