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例如，区分不同的人，一个常用的方法是识别他们的指纹特征。
指纹特征包括分叉数量、分叉点、指纹形状等，这些特征，用指纹采集器瞬间就可以确定。
指纹能够区分不同的人，同时在采集器地支持下容易提取也容易比对。
也就是说，指纹是满足上述特点的“特征”
。
在人脸识别这样的任务中，人脸的特征是什么？有些非常简单的特征，例如：
①眼睛数量：2；
②鼻子数量：1；
③眼睛连线与鼻子中线垂直。
但绝大多数人的这些特征是相同的，所以此类特征并不足以区分两个人。
如何挖掘更深层次的人脸特征呢？在使用深度学习之前，直方图以及基于直方图的特征使用得较为广泛，而且基于直方图的识别方法现在仍然在行业中使用。
下面给出直方图的定义和说明。
直方图是统计中经常使用的图表之一，英文叫作Histogram，也叫作质量分布图，是由统计学家卡尔·皮尔逊首先提出的。
直方图使用一系列高度不等的纵向条纹或线段描述数据的分布情况。
一般用横轴表示数据区间，纵轴表示分布情况。
它是一种精确地描述数值型数据分布的图形表示方法。
构建直方图可遵循如下步骤。
①将数据的取值范围进行划分，分成一系列相连的区间，注意划分完毕的区间的长度通常是（但这不是必需的）相等的；
②计算取值落在相应区间中的数据的条数；
③该区间的纵轴坐标表示取值数量的占比，即
下面以一个班级某门考试的成绩作为例子来熟悉直方图的构建方法，所使用的数据如表8-1所示。
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