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，门禁人脸识别系统报价，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。

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。为此，我们必须适当地调整图片中的人脸，使得脸部的特征点能更好的和被检测者重叠。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，学校门口人脸识别系统，成为近 30 年里模式识别和凸图像处理热门的研究之一。

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，成都人脸识别系统，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。随着现代科技的快速发展，社会中各种有关身份识别的安全问题越来越多，引起了人们对身份鉴别问题方面更多的重视。

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