在人工智能领域中，人脸识别的原理是什么？需要搭建什么样的模型

人脸识别的神经网络需要解决距离函数d的问题，那么如何才能学到函数d呢？因为只有学到函数d，我们才能知道输入的两张人脸是不是同一个人，我们可以学习一下Siamese网络

这个网络是这样的，输入一张图片x(1),经过卷积神经网络可以得到一个128维的特征向量。我们可以认为这128维向量和输入x(1)的关系是((1))。把((1))看作是输入图像(1)的编码

当我们有一个已经训练好的神经网络的时候，我们就可以将所有的图片都输入到神经网络中得到每张图片对应的128维特征向量，特征向量可以用于函数d，那么我们就可以定义d，，将(1)和(2)

的距离定义为这两幅图片的编码之差的范数

它可以告诉你两张图片是否是同一个人，只需要看d的大小