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)，小区门禁人脸识别系统，并已经量化好了训练集中x->y。在找出所有的人脸后，就需要鉴别面朝不同方向的人脸，对于电脑而言朝向不同方向的人脸是不一样的。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。

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，青岛人脸识别系统，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，人脸识别系统方案，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、金融、公共安全和日常生活等领域。

通过矩阵表示图像后，小区人脸识别系统，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。在找出所有的人脸后，就需要鉴别面朝不同方向的人脸，对于电脑而言朝向不同方向的人脸是不一样的。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？

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