人脸识别在近几年已成为一种热门的身份认证技术，它主要利用人的脸部多个特征信息对人体的身份进行辨别。人脸识别目前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。简单起见，就使用两个矩阵对应元素之差的之和或者平方和等，计算机进行运算，找到相似的矩阵，然后将其所代表的数字进行输出。很朴素的想法就是将各个数字所代表的矩阵提前存放在计算机内，当输入一张图片
人脸识别系统平台
人脸识别在近几年已成为一种热门的身份认证技术，它主要利用人的脸部多个特征信息对人体的身份进行辨别。人脸识别目前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。简单起见，就使用两个矩阵对应元素之差的之和或者平方和等，计算机进行运算，找到相似的矩阵，然后将其所代表的数字进行输出。
很朴素的想法就是将各个数字所代表的矩阵提前存放在计算机内，当输入一张图片后，计算机通过计算，从而找到适合的数字进行输出。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。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。
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。生物识别技术是一种通过人类的生物特征进行身份认证的技术，目前手形识别、指纹识别、人脸识别、发音识别、虹膜识别等生物识别技术的发展已经相对成熟。这一过程叫做监督学习下的训练。由清晰的人脸照转化出的象素值矩阵，应当设计出什么样的函数f(x)转化为特征值呢？
简单起见，就使用两个矩阵对应元素之差的之和或者平方和等，计算机进行运算，找到相似的矩阵，然后将其所代表的数字进行输出。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。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。
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