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。人脸识别目前的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。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。

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。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？

接下来，就是电脑主动去区分不同的人脸，人类能够通过眼睛大小、鼻子高低、肤色等外部形态轻松地分辨不同的两张人脸，利用电脑分辨人脸，就需要对图像进行量化，得到脸部的 128 个特征测量值，进一步计算出欧式距离值，终即可确定你是不是你。简单起见，就使用两个矩阵对应元素之差的之和或者平方和等，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。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。

近几年，传统的身份鉴别技术已经不足以满足人们的需求，在这种情况下，人脸识别技术脱颖而出，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。人脸识别技术包括以下几个阶段：一是信息采集，采集并输入各种人脸图像；二是人脸信息预处理，对人脸图像进行化处理；三是人脸判定，判定图像中是否含有人脸图像信息；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。