使用自定义数据集进行人脸识别，而不是MNIST

人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法。使用自定义数据集进行人脸识别意味着我们可以使用自己收集的人脸图像数据来训练模型，而不是使用公共数据集如MNIST。

人脸识别的流程通常包括以下步骤：

1. 数据收集：收集包含人脸的图像数据集。可以通过摄像头、相册或者网络等方式获取人脸图像。
2. 数据预处理：对收集到的人脸图像进行预处理，包括图像裁剪、尺寸调整、灰度化、直方图均衡化等操作，以提高后续处理的效果。
3. 特征提取：从预处理后的图像中提取出人脸的特征信息。常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
4. 模型训练：使用提取到的人脸特征数据训练一个人脸识别模型。常用的模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）等。
5. 人脸识别：使用训练好的模型对新的人脸图像进行识别。通过比对输入图像的特征与已知人脸特征的相似度，判断输入图像中的人脸是否属于已知的人脸。

自定义数据集的人脸识别可以应用于多个场景，例如人脸门禁系统、人脸支付、人脸签到等。通过自定义数据集，我们可以更好地适应特定场景下的人脸识别需求。

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