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。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。对图像中的人脸信息进行***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***息相似度，并确认身份。

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。人脸识别系统是以人脸识别技术为，通过摄像镜头将不同的人脸图像采集下来进行对比，并对人脸身份进行快速比对，它是多种生物特征识别技术中的一种，俗称「刷脸」。大家都知道，计算机能够识别和处理的是二进制，不管我们输入的是文本、图像、声音，计算机都是用一定长度的二进制串进行存储和处理。

了解人脸识别，先要从图像表示讲起。我们先以黑白图片为例，看看计算机是怎么表示的。计算机程序可以将黑白图片可以表示为灰度图像。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。很朴素的想法就是将各个数字所代表的矩阵提前存放在计算机内，当输入一张图片后，计算机通过计算，从而找到适合的数字进行输出。

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。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。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。