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非限制人脸识别技术是身份识别领域研究的核心内容,其具有隐蔽性高、侵犯性弱和实用性强等特点。但是日常需求的非受控环境,如光照、姿态、遮挡等因素,会导致人脸的识别性能急剧下降。针对目前非受控环境下人脸识别的问题,本文提出一种有效可行的思路:利用LBP(Local Binary Patterns)算法的良好对光照的鲁棒性,结合DBN (Deep Belief Network)对表情、遮挡等的良好鲁棒性,增强人脸识别的识别精度。同时本文通过在相同人脸库的条件下,与其他的各类算法进行对比,可以看到本文提出的算