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。我们输入图片，希望计算机能够将内容识别出来，将结果输出。仍以数字为例，当输入图片并用矩阵表示后，通过将灰度值转化为灰度，可以轻松辨识其所表示的内容。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。但在计算机的世界里，只有0和1，想
社区人脸识别系统
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。我们输入图片，希望计算机能够将内容识别出来，将结果输出。仍以数字为例，当输入图片并用矩阵表示后，通过将灰度值转化为灰度，可以轻松辨识其所表示的内容。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。
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。人脸识别目前的用处就是用于安全验证，包括考勤打卡 门禁等功能。现在AI发展的如火如荼，我们已逐步进入智能时代。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。
一个字节可以表示一个像素，那怎么表示一张图片呢，用矩阵进行表示。简单来说，就是表格，比如可以使用8行8列来表示一张8*8的灰度图片。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。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。
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。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。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。
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