关于人脸识别技术！！！！

事实上，我们看到人像的时候是3D的，我刚刚做过一个关于人脸识别的报告，就是想从这些方面入手，不要迷信那些大而难的东西，什么模型，什么算法，扯淡，你用用试试看！？要好用早做出来产品了，中国的科研工作者大半是为了写那些让人看不懂看上去很厉害的论文。
悲哀！
摘一点给你，希望有些参考意义。
第三章 人脸识别的理论认识

有人称数字图像处理为“图像的数字处理”，这个说法更好的反映这项工作的实质，总是要试图从数学的角度量化抽象的现象。这种量化的过程事实上就是用一种符号语言描述抽象事物的过程，于是每一个从事数字图像处理的人都会逐渐形成一些自己的概念和观点，而从事模式识别的研究，更需要在理论上有自己的认识，也可以称之为哲学观点。本章将讨论这些内容。

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二维的和多维的
在前面论述人脸识别算法的时候讲到纵向深度特征，事实上这就是一个三维的概念。尽管一幅人脸图像是由二维的像素点阵组成，但前提它反映的是三维的现实人像。当我们人看一幅人脸的图像的时候，我们都知道这是一幅二维图像，但是在我们大脑映射的是一个三维的人脸，因为它要和现实的模型关联，这里有一个隐含的前提是我们已知人脸是三维的。讨论这些的意思是说，我们如何让程序知道这是三维的人脸图像。反映这些的就是光和成像的关系，图像明暗的变化源自于实物本身的立体特征并且也给电脑提供数据依据。这里要讨论一个相互还原的问题：由于人脸是三维的，我们才拍摄到明暗像间的图像，反过来分析这些明暗相间的图像，能够多大程度上描述或者还原到真实世界的人脸模型呢？这值得去探究。
尽管在图像的数字处理上，从二维的角度考虑和三维的角度考虑都可能得到相同结果，但这也只可能是在初期。沿着不同的思路对问题的理解会大不相同，模式识别的问题最终会走向多维的研究方向，在我们自身所能感知的三维空间里去思考这些问题可能会是最关键的一环。

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