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通过矩阵表示图像后，南京人脸识别系统，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。
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？这样我们就解决了图像的表示问题，智能人脸识别系统，建立了图像和矩阵的等价关系。图片可以转化为矩阵，通过矩阵也可以***原始图片。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。
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