每个节点代表一个函数，而联接则代表权重 。这玩意儿是人们对人脑神经网络工作方式抽象的一个产物，所以加了个“人工”来区别 。按照其反馈的机制，又可以分为前馈网络、递归网络等 。12年之前，运用于人脸识别的神经网络中类有前馈、递归等 。而后，深度学习基于大数据的卷积神经网络取得了更大的成果（Yale人脸数据库）3.基于模型的方法有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等 。
4......以上的介绍可以说相当粗略，有关图像处理的细节（比如预处理的方式，如下图），（图像二值化后的效果）（直方图均衡化后的效果）或是算法的细节（比如如何在一张人像中找到一个人的鼻子）等没有过多提及 。参考资料：[1]姜贺. 基于几何特征的人脸识别算法的研究[D].大连理工大学,2008.[2]赵显达,黄欢.基于卷积神经网络的人脸识别的研究[J].信息技术,2018(09):15-19 23.[3]丹尼布里茨《理解NLP的卷积神经网络》http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/[4]《人脸识别主要算法原理》https://blog.csdn.net/amds123/article/details/72742578 。
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