本发明涉及人脸识别技术领域，具体是一种基于不同场景下的人脸识别方法，包括如下步骤：S1：将Hopfield神经网络上加上混沌噪声项得到混沌神经网络模型，使网络具有很强的抗干扰能力，以防止光照、姿态因素对人脸识别的影响；S2：构建模糊混沌神经网络结构，提取的特征向量和相应的期望信号；S3：将提取出的特征向量和相应的期望信号通过神经学习算法来训练神经网络；S4：将不同场景下抓拍的待识别人脸图像的特征向量输入已训练完的神经网络中，通过与人脸数据库中的人脸进行比对完成人脸识别。本发明通过构建模糊混沌神经网络，使网络具有很强的抗干扰能力，以防止光照、姿态、模糊因素对人脸识别的影响，可针对不同场景下的人脸特征进行有效识别。