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。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。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。

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。生物识别技术是一种通过人类的生物特征进行身份认证的技术，目前手形识别、***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。

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。