人脸识别系统预先设定一个相似程度的数值我们在人脸识别系统，预先设定一个相似程度的数值，再将对应的人脸图像和系统数据库中的所有人脸图像进行比对。如果超过预设的数值，系统会将超过的图像输出，根据人脸图像相似程度、人脸身份筛选，可以是1：1，也可以是1：n。比如，我们在系统中设置一个阙值0.7，系统比对后相似度大于0.7，就会自动认定为是同一个人并会在LabVIEW中输出反馈结果。图像处
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人脸识别系统预先设定一个相似程度的数值
我们在人脸识别系统，预先设定一个相似程度的数值，再将对应的人脸图像和系统数据库中的所有人脸图像进行比对。如果超过预设的数值，系统会将超过的图像输出，根据人脸图像相似程度、人脸身份筛选，可以是1：1，也可以是1：n。比如，我们在系统中设置一个阙值0.7，系统比对后相似度大于0.7，就会自动认定为是同一个人并会在LabVIEW中输出反馈结果。
图像处理就是把原始图像转换成计算机更容易识别的图像
图像处理就是把原始图像转换成计算机更容易识别的图像；模式识别，就是计算机判断自己要识别的是什么和怎么识别的过程；图像理解，就是对图像中描述的景物进行分析；图像生成，举例来说就是当图像的部分信息缺失时，能够将缺失的信息补上；这些都是计算机视觉需要借助的学科技术。这里面我们要着重讲的是模式识别，它是一个独立的理论体系，具体到计算机视觉领域的应用，它表示将计算机表示出来的图像和一致的类别进行匹配的过程。
人脸识别的基本思想是比较类似的
其实人脸识别的基本思想是比较类似的，都是要将图像中的特征提取出来，转换到一个合适的子空间里，然后在这个子空间里衡量类似性或分类学习。但问题在于，对客观世界采用怎样协调统一且有成效的表示法？我们要找到怎样合适的子空间，怎样去分类，才能区分不同类，聚集相似的类别？为解决这些问题，衍生出了很多种方法和解决方案。所以说，我们所说的人脸识别技术是笼统的，事实上，这是一个很多技术和方法的集合。
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