利用深度学习方法（孪生神经网络），基于人脸识别的应用场景进行研究。把高维度（2000×2000×3）的数据（人脸图像）映射到低维空间， 得到一个一维向量，完成数据降维。该降维后向量可以进一步用于识别、数据分析以及其他方面的研究和应用，向量间的标准差可以准确反映原图像的关联度（人脸相似度）。完成该网络的编码搭建和训练，得到函数模型。该函数能够在极短时间内对两张人脸图像降维到两位数个数的一维向量，并计算标准差，同一张人脸得到的标准差在1以下，不同人脸的标准差在两位数甚至更高。