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。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；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。

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。

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。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。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」。