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可以从有限的训练集样本中把算法-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。生物识别技术是一种通-类的生物特征进行身份的技术，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。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。

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。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。近几年，传统的身份鉴别技术已经不-满足人们的需求，在这种情况下，人脸识别技术-，无论在科研方面还是在实践应用方面，人脸识别系统都取得了重大的突破，并且在各行各业也扮演着越来越重要的角色。

简单起见，就使用两个矩阵对应元素之差的值之和或者平方和等，计算机进行快速运算，找到相似的矩阵，然后将其所代表的数字进行输出。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。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。

人脸识别首先是找出镜头中的所有有人脸特征的面孔，比如人们会经常使用手机进行拍照，拍照模式中都会有人像模式，它能够很容易地检测出人脸的位置，这也就是相机能够快速进行对焦的原因。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。简而言之，人脸识别系统为六个过程、四个部分，人脸自动识别技术目前已经取得了-的成就。