摘要：為了提高人臉識(shí)別算法的識(shí)別性能,提出了基于Prewitt算子的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別方法。首先通過直方圖均衡化和Prewitt算子對(duì)人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理;然后將其輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并采用指數(shù)衰減法來設(shè)置學(xué)習(xí)率加快收斂速度,使用L2正則化和Dropout來防止過擬合。該方法在ORL人臉數(shù)據(jù)庫上的識(shí)別時(shí)間為0.2s,識(shí)別率達(dá)到了98.1%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用Prewitt算子和改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能縮短識(shí)別時(shí)間,并且能提高識(shí)別率,具有一定優(yōu)越性。