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当时的人脸识别研究引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，人脸识别是当代一项非常热门的计算机领域技术，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分个体。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，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，而其输出则是一系列相似度得分，小区人脸识别系统，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别技术的大特点是能够避免个人信息泄露，成都人脸识别系统，并采用非接触（用户不需要和设备直接接触）的方式进行识别。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；但是多少缺少了一点人情味，但如果把人工智能与人工服务结合起来，是不是就能提供更有效而的服务呢？
通过矩阵表示图像后，人脸识别系统公司，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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