广义的人脸识别包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和
酒店人脸识别系统
广义的人脸识别包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域。
简而言之，人脸识别系统为六个过程、四个部分，人脸自动识别技术目前已经取得了巨大的成就。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。举个例子，更容易理解一些。比如，计算机内部已经存放了包含数字1和7以及它们所对应的灰度矩阵。当新输入一张图像后，程序会自动计算它的矩阵与这些矩阵的相似度。
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。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。通过矩阵表示图像后，图像的各种处理就转化为数学问题，可以使用数学的理论和方法进行解决，而这正是计算机所擅长的。
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