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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。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***息对***的身份进行辨别。

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，人脸识别系统道闸机，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。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。举个例子，更容易理解一些。比如，工地门禁人脸识别系统，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。

人脸识别不但在时间运用上得到了提升，还大大减少了工作流程和人力成本，这样的结合似乎给用户带来了不一样的体验，从而实现数据安全比对分析，成都人脸识别系统，识别周围环境进行判断识别，让系统发出安全指令。人脸识别是属于人工智能模式识别中的一种典型应用。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，表明待识别的人脸的身份。