标题中提到的"一种解决人脸识别误匹配灾难问题的方法"是针对人脸识别领域的一个重要课题。人脸识别误匹配灾难通常发生在人脸识别系统中，由于外部环境、样本数量以及扰动条件的影响，导致分类器的错误率急剧增加，使得原本应该正确识别的人脸被错误地匹配到其他人，从而造成严重的安全和隐私问题。
在描述中，文章的作者们来自南京信息工程大学信息与控制学院，他们提出了一种改进型感知器与预识别算法来解决这个问题。这种方法是在人脸无拒绝识闭集识别的基础上进行的，即在不拒绝任何可能人脸的情况下，提高识别的准确性和鲁棒性。
文章中的关键点包括：
1. **人脸识别误匹配问题**：这是由于多种因素引起的，如光照变化、表情变化、遮挡等，这些都可能导致分类器性能下降，产生误匹配。
2. **改进型感知器**：感知器是一种早期的机器学习模型，常用于二分类问题。这里提到的改进型感知器可能是通过调整权重更新规则或引入正则化等方式增强其对复杂人脸数据的适应性。
3. **预识别算法**：预识别是先于最终识别的初步判断过程，可能是用来减少后续处理的计算负担，通过简单的特征分析预先排除一些明显不匹配的人脸。
4. **人脸无拒绝识闭集识别**：这是一种理想的人脸识别策略，旨在识别所有可能出现的人脸，而不排除任何潜在的个体，增加了识别的难度。
5. **实时人脸识别系统**：在VC++平台上实现的系统表明，所设计的分类算法不仅具有良好的自适应性和鲁棒性，而且误匹配率低、速度快，适合实际应用。
这篇文章提出的解决方案旨在通过改进的感知器和预识别算法优化人脸识别系统，降低误匹配率，提高在复杂环境下的识别性能，为实际应用提供更可靠的人脸识别技术。实验结果验证了这种方法的有效性，对于提升人脸识别系统的实用性和安全性具有重要意义。
