从大型图像数据库中识别对象，基于直方图的方法在过去十年中已被证明是简单和有用的。 最初，这个想法是基于 swain [1] 推出的颜色直方图。 该算法介绍了我们提出的技术的第一部分，称为“直方图处理人脸识别”[2] 对于训练，使用具有 256 个灰度级的灰度图像。 首先，计算每个灰度级的频率并将其存储在向量中以供进一步处理。 其次，计算来自存储向量的连续九个频率的平均值，并将其存储在另一个向量中，以备以后在测试阶段使用。 该均值向量用于计算训练图像和测试图像的均值之间的绝对差异。 最后，找到的最小差异标识与测试图像匹配的类。 识别准确率为 99.75%（只有一个不匹配，即对象 17 的第 4 个图像识别失败） [1] MJ Swain 和 DH Ballard，“通过颜色直方图进行索引”，第三届计算机视觉国际会议 (ICCV) 会议录，第 390-393 页，日本大阪，1990 年。

资源中是通过加载自己的权值和框架框出人脸，同时读取FDDB的标签将标准人脸还原出来，通过IOU来判断自己的框架是否框对人脸，最后计算准确率