人脸自动识别是图像识别[1]领域的一个研究热点,有着广泛的应用前景。对于静态人脸识别问题, BP 神经网络方法有较强的适应性和易于实现等优点。但采用 BP 神经网络进行人脸识别也存在学习时间长,识别率不高等缺点。本文根据 BP 神经网络的基本原理,自行设计了一个简单且易于实现的 BP 神经网络,该网络在训练样本数较为充足并且学习较为充分的条件下能获得较好的人脸识别效果。并在此基础上,通过对原样本数据进行 NMF 特征提取操作,再结合该 BP 网络用于人脸识别。该网络克服了单一 BP 神经网络学习时间长、识别效率低的缺点,获得了更加有效的识别效果。