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【人脸识别系统属于什么技术 人脸识别系统技术原理】编辑导语：人脸识别产品早已被应用到生活的各个场景之中 。但是你了解它的应用原理吗？本篇文章里 ， 作者便将人脸识别原理进行了拆解 。感兴趣的话就一起看下去吧 。
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现在AI发展的如火如荼 ， 我们已逐步进入智能时代 。虽然人工智能偏技术类 ， 学习和理解需要一定的技术背景和数学做支撑 。但拆开看 ， 其原理、方法、思路并不复杂 ， 「不懂技术」的产品经理也能理解 。
人工智能牵扯很多学科 ， 知识点盘根错节 ， 需要具备多学科的知识储备 。从学习路径上看 ， 比较适合做成系列 ， 从浅入深 ， 从基础到应用 ， 逐渐深入 。但无形中提高了学习门槛 ， 降低了学习的兴趣 ， 导致很难坚持 。
有感于此 ， 我想以一种轻松、探索的视角 ， 跟大家一起摸索 ， 用简单、直白的方式来学习AI 。这样 ， 虽然会有错误、遗漏等 ， 但学习难度会降低 ， 那就在过程中完善吧 ， 毕竟「模糊的正确大于精确的错误」 。
一、人脸识别产品
我们从人脸识别开始 ， 逐步了解其技术路径的演变和原理等 ， 今天先从最简单的原理讲起 。
人脸识别其实很早就有了 ， 多年前就以人脸考勤的方式出现 ， 但由于使用效果不好 ， 用户体验不佳 ， 逐步被市场淘汰 。
而这一波人工智能的火热 ， 计算能力、模型等都是其重要推动力 ， 但更重要的是产品能够落地 ， 能够在实际业务场景中使用 。
尤其是人脸识别 ， 产品在识别精度、速度、用户友好度等多个方面都有明显提升 ， 用户和市场的接受度明显上升 。
二、图像表示
了解人脸识别 ， 先要从图像表示讲起 。
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 。
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 。在灰度图像中 ， 一个像素使用8个比特位 ， 从而可以表示256个灰度阶 ， 表示范围是0-255 。其中0代表纯黑色 ， 255代表纯白色 。
一个字节可以表示一个像素 ， 那怎么表示一张图片呢 ， 用矩阵进行表示 。
简单来说 ， 就是表格 ， 比如可以使用8行8列来表示一张8*8的灰度图片 。
这样我们就解决了图像的表示问题 ， 建立了图像和矩阵的等价关系 。图片可以转化为矩阵 ， 通过矩阵也可以恢复原始图片 。
大家能算出来下面的矩阵表示什么吗？
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对的 ， 一眼就看出来了数字1 ， 看来大家都有搞AI的天赋 ， 加油 。
三、图像识别
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 。
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