SVM如何用魔法线识别人脸？

摘要

本文通过一个生动的故事，解释了支持向量机（SVM）在人脸识别中的应用原理。故事中，门卫小S使用“刷脸机”来区分员工和外来人，SVM则扮演了“聪明裁判”的角色，通过拉一条“最安全的分界线”来分类。文章详细描述了SVM的工作流程，包括特征提取、训练过程、升维核函数的使用以及实时识别的步骤。此外，文章还对比了SVM与神经网络在人脸识别中的优缺点，并通过代码示例展示了SVM在实际应用中的实现过程。最终，文章以形象比喻和口诀总结了SVM的核心思想，帮助读者更好地理解其工作原理。

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一、故事背景：门卫小S的“刷脸”任务

想象你是大楼的门卫小S，每天的任务是判断来的人是不是本大楼的员工。你有一台“刷脸机”，但你要告诉它怎么分辨“自己人”和“外来人”。

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二、收集“脸部特征”——像收集身份证信息

每个人的脸都有很多特征，比如眼睛大小、鼻子高低、嘴巴宽窄、脸型轮廓等。
你把这些特征都记录下来，变成一串数字（就像身份证上的信息）。

• 员工A：眼睛1.2，鼻子0.8，嘴巴1.0，脸型1.5……
• 外来人B：眼睛0.9，鼻子1.1，嘴巴0.7，脸型1.2……
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