舉個(gè)例子，更容易理解一些。比如，計(jì)算機(jī)內(nèi)部已經(jīng)存放了包含數(shù)字1和7以及它們所對(duì)應(yīng)的灰度矩陣。當(dāng)新輸入一張圖像后，程序會(huì)自動(dòng)計(jì)算它的矩陣與這些矩陣的相似度。相較于其他人類(lèi)身份鑒別技術(shù)，人臉識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中既具有一定的優(yōu)勢(shì)。如果數(shù)據(jù)x是低維的、簡(jiǎn)單的，例如只有二維，那么分類(lèi)很簡(jiǎn)單。但在計(jì)算機(jī)的世界里，只有0和1，想要通過(guò)辨識(shí)矩陣內(nèi)容并將結(jié)果輸出，就必須建立矩陣到結(jié)果的映射。這樣，輸入一張圖片，門(mén)禁人臉識(shí)別系統(tǒng)，經(jīng)過(guò)處理和計(jì)算后，才能輸出一個(gè)數(shù)字。

人臉識(shí)別是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)***本身所固有的生理特征圖像處理技術(shù)（或其他數(shù)位信號(hào)處理技術(shù)）和模式識(shí)別的方法來(lái)達(dá)到身份鑒別或驗(yàn)證的一門(mén)生物識(shí)別技術(shù)。當(dāng)時(shí)的人臉識(shí)別研究引起了諸多學(xué)科領(lǐng)域研究者的濃厚興趣，人臉識(shí)別系統(tǒng)供應(yīng)商，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有的算法，并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度；

基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)正在推動(dòng)的客戶(hù)感知和需求為的客戶(hù)體驗(yàn)革命，該項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)采用將人臉識(shí)別與人工服務(wù)結(jié)合提供定制服務(wù)的方式進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，即提高服務(wù)效率，又增加服務(wù)親和度，對(duì)服務(wù)質(zhì)量的提升產(chǎn)生了一定積極影響。經(jīng)過(guò)三十多年的研究，河南人臉識(shí)別系統(tǒng)，人臉識(shí)別已經(jīng)成為圖像分析與圖像理解領(lǐng)域成功的應(yīng)用之一。一般來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別系統(tǒng)包括圖像攝取、人臉***、圖像預(yù)處理、以及人臉識(shí)別（身份確認(rèn)或者身份查找）。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，智能人臉識(shí)別系統(tǒng)，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

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