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为了实施这个识别方法，需要解决的一个关键问题是，如何比较人脸的相似程度。
判断两张照片的相似性，可以通过如下三种方式进行。
（1）距离相似性
使用第五章讲过的欧式距离，距离越近，相似程度越高。
以灰度图像为例，假设进行对比的两张照片都有n×m个像素，则像素灰度所对应的矩阵为
它们的距离定义为
（2）余弦相似性
这也是在第五章讲过的一种衡量相似性的方法。
为了计算余弦相似性，需要将图片以向量形式描述（一行或者一列数据）。
两张灰度图片X和Y，此时写成如下形式。
x=（x1，1，x1，2，···，x1，m，x2，1，···，x2，m，···，xn，1，···，xn，m）
Y=（Y1，1，Y1，2，···，Y1，m，Y2，1，···，Y2，m，···，Yn，1，···，Yn，m）
按照第五章给出的计算公式
进行计算。
计算出的余弦值越大，则相似性越高。
（3）结合直方图和上述两种距离计算相似性
直方图是一种可以将图片信息压缩表示的工具，使用直方图，可以提取图像的一些特征。
对人脸照片进行直方图统计有细颗粒度和粗颗粒度两种方式，可以根据具体情况选用。
下面以灰度图为例。
①细颗粒度。
计算不同灰度值的像素数占总像素数的比例。
因为灰度值介于[0，255]，所以最终得到包含256个数值的特征。
②粗颗粒度。
将[0，255]划分成多个子区间，然后统计直方图。
例如，每8个灰度作为一个区间，一共划分成32个区间，进行统计后得到32个特征；如果每16个灰度作为一个区间，则最终会得到16个特征。
获取直方图后，就可以使用1或2中的方法比较相似度了。
作为练习，读者可以分别使用这三种方法比较如图8-4所示的两张图片的相似性。
图8-4
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