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。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。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。

这个问题的依赖于分类问题。即，先不谈特征值，首先如何把照片集合按人正确的分类？这里就要先谈谈机器学习。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。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，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。

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？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。随着计算机技术的发展，人脸识别技术得到广泛研究与开发，成为近 30 年里模式识别和凸图像处理热门的研究之一。