用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；人脸特征提取指的是通过面部关键区域的位置，进而进行特征点抓取；人脸匹配指的是判断人脸是不是数据库中存在的，然后在数据库中找到匹配度高的人脸。相较于其他人类身份鉴别技术，
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用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；人脸特征提取指的是通过面部关键区域的位置，进而进行特征点抓取；人脸匹配指的是判断人脸是不是数据库中存在的，然后在数据库中找到匹配度高的人脸。
相较于其他人类身份鉴别技术，人脸识别系统在实际应用过程中既具有一定的优势。如果数据x是低维的、简单的，例如只有二维，那么分类很简单。随着计算机技术的发展，人脸识别技术得到广泛研究与开发，成为近 30 年里模式识别和凸图像处理热门的研究之一。了解人脸识别，先要从图像表示讲起。我们先以黑白图片为例，看看计算机是怎么表示的。计算机程序可以将黑白图片可以表示为灰度图像。
为此，我们必须适当地调整图片中的人脸，使得脸部的特征点能更好的和被检测者重叠。可以从有限的训练集样本中把算法很好的泛化。所以，我们先找到有限的训练集，设计好初始函数f(x;w)，并已经量化好了训练集中x->y。但在计算机的世界里，只有0和1，想要通过辨识矩阵内容并将结果输出，就必须建立矩阵到结果的映射。这样，输入一张图片，经过处理和计算后，才能输出一个数字。
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