Abstract: 近年來人臉偵測 (face detection) 與人臉辨識 (face recognition) 技術被廣泛地應用在各種實務或商業娛樂系統上，像是門禁系統、監控系統、身分認證的登入系統、社群網站等。然而，人臉偵測率與人臉辨識率常常受到許多因素影響，包含光照環境的不同、表情的不同、臉部旋轉、及有遮蔽物的情形等。
本論文透過找出人臉的多尺度區域二元模式特徵 (Multi-scale Block Local Binary Pattern, MB-LBP) 來做人臉偵測，克服光線變化、模糊與雜訊，加入多角度人臉影像來訓練分類器，使得可以克服某些程度之內的臉部旋轉。並結合深度卷積神經網路 (deep convolutional neural network) 技術，用我們自己蒐集的多種光源、角度、清晰度變化的人臉資料庫，透過多層網路神經元架構來訓練學習人臉辨識，且與傳統的辨識方法做比較。