这个问题的依赖于分类问题。即，先不谈特征值，首先如何把照片集合按人正确的分类？这里就要先谈谈机器学习。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。人脸识别主要分为确认和辨认两部分，确认就是将人脸图像和数据库中已经存有的人脸图像进行比对，之后确认你是不是你，而辨认是将人脸图像与数据库中已存有的所有人脸图像进行匹配
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这个问题的依赖于分类问题。即，先不谈特征值，首先如何把照片集合按人正确的分类？这里就要先谈谈机器学习。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。人脸识别主要分为确认和辨认两部分，确认就是将人脸图像和数据库中已经存有的人脸图像进行比对，之后确认你是不是你，而辨认是将人脸图像与数据库中已存有的所有人脸图像进行匹配对比，从而辨认出你是谁。
这个问题的依赖于分类问题。即，先不谈特征值，首先如何把照片集合按人正确的分类？这里就要先谈谈机器学习。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。对图像中的人脸信息进行定位与提取；对不同的人脸信息进行分类处理，并将信息传递给人脸识别系统；对比人脸特征信息相似度，并确认身份。
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。这个问题的依赖于分类问题。即，先不谈特征值，首先如何把照片集合按人正确的分类？这里就要先谈谈机器学习。在灰度图像中，一个像素使用8个比特位，从而可以表示256个灰度阶，表围是0-255。其中0代表纯黑色，255代表纯白色。
人脸识别首先是找出镜头中的所有有人脸特征的面孔，比如人们会经常使用手机进行拍照，拍照模式中都会有人像模式，它能够很容易地检测出人脸的位置，这也就是相机能够进行对焦的原因。这样我们就解决了图像的表示问题，建立了图像和矩阵的等价关系。图片可以转化为矩阵，通过矩阵也可以恢复原始图片。近几年，传统的身份鉴别技术已经不足以满足人们的需求，在这种情况下，人脸识别技术脱颖而出，无论在科研方面还是在实践应用方面，人脸识别系统都取得了重大的突破，并且在各行各业也扮演着越来越重要的角色。
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