有两个问题，一个是face detection，目的是检测一张图片中有没有人脸。第二个是face recognition，目的是检测一张脸究竟是谁的脸。两个任务的用途不同。比如照相机对焦，一般只需要识别人脸在哪里，不需要识别出是谁。当然现在也有能识别是谁的照相机。
人脸识别有多种不同方法，不能用几句话完全概括。机器学习的方法里面，很多需要对算法进行训练。这些算法里面一般有一些参数。这些参数具体取什么值，设计的时候并不知道。需要用一些数据进行训练。训练的过程就是决定参数值的过程。
所以训练集的作用是很重要的。如果训练的时候使用大量普通人的照片，这样训练出来的系统就能够识别大量普通人，但区分这些经过整容的选手就有困难。如果训练时专门使用整容选手的照片，就有可能找到这些选手之间的细微差别。这就是匿名用户说的计算机更善于捕捉细节。
人类的面部识别系统同样和经验有关。如果一个人平时很少看到外国人，他会觉得外国人的脸看起来都差不多。有研究表明，婴儿不仅能够识别人脸，甚至还能识别一些动物的脸。但发育到一定阶段之后，识别动物的脸的能力就消失了。如果一个婴儿生下来以后，见到的全部都是整容选手，他也许会有很强的识别能力。
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【知乎日报】
你都看到这啦，快来点我嘛 Σ(▼□▼メ)
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