本发明公开了一种基于局部二值和粒子群优化BP神经网络的人脸识别方法,首先将已知人脸库中每类人脸图像无重叠的分为训练样本集和测试样本集,对图像进归一化和局部二值预处理;其次,对预处理后的图像做二维离散小波变换,去除对角线分量的影响,将其余三个频带分量加权融合,再对融合后的图像做二维离散余弦变换,利用zigzag扫描方式提取其主要变换系数矩阵;再次,利用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值进行网络训练;最后,将测试样本集数据送入到已训练好的BP神经网络中进行测试,计算出识别率。本发明具有较高的运算效率和识别能力,适用于人脸识别系统。