次元の線形式の解を求め、その値が正になるか負になるかを判定することで分類します。正の値になれば顔であり、負の値であればそれ以外として分類されます。なるように、各係数を調整します。特徴では、白黒の矩形をフィルタとして、フィルタに合致する部分が画像内にあるか判定します。フィルタは複数の組み合わせから構成されます。フィルタを用いる例として、眉毛を検出するフィルタを考えます。置き、画像内に合致する箇所があるか調べます。口を検出するフィルタは黒いフィルタの下に白いフィルタといった具合に、顔の特徴に基づいて複数のフィルタを設置します。用いて特徴の判定を複数の段階に分けて行います。顔でない部分の判定を早い段階で排除することで、高速に顔認識が実現できます。前編まとめ本記事のまとめは以下の通りです。