识别的应用场景很普遍，常见的人脸识别算法也有很多，江飞宇比较了解的是基于几何特征、局部特征分析、特征脸这三种算法。
    经过对比分析后，江飞宇最终选择了特征脸算法。
    特征脸算法可以把一批人脸图像转换成一个特征向量集，即“特征脸”，识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。
    将图像变换到另一个空间后，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会聚力比较远，这样就可以很好的把他们分开了。
    相比于其他的人脸算法，特征脸算法实现了微量级的比对分析，不在局限于传统算法的几何维度细差，精准度更高。
    传统的人脸算法基于人脸轮廓的几何维度进行计算，存在的误差值比较大，对相似度高或者双胞胎的识别成功率非常低，特征脸算法相对而言更加精准一些。
    当然了，技术研究院现在开发出来的这套东西，现在还不能算是一个完整的人脸识别系统，只能算是一个半成品，或者说核心的人脸识别算法模块研发出来了。
    目前的人脸识别模块只有简单的一些管理界面，应用功能界面还没开始做。
   
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