Работа начинается с обнаружения лиц на входном изображении или видео. Для этого необходимо определить области изображения, содержащие человеческие лица. После того как лица найдены, используются методы извлечения признаков для создания уникальных характеристик из каждого лица. Это могут быть геометрические характеристики, такие как расстояние между глазами или ртом, или более сложные характеристики, такие как текстура или форма лица.
Извлеченные характеристики преобразуются в числовое представление, которое часто называют вложением лица. Это вкрапление представляет собой высокоразмерный вектор, который отражает суть черт лица. Он служит уникальным идентификатором лица человека.
Затем вкрапления лица сохраняются в базе данных для последующего использования. Это может быть реляционная база данных, например PostgreSQL, или специализированная база данных NoSQL, предназначенная для эффективного хранения и поиска высокоразмерных данных.
Когда системе представляется новое лицо, его вкрапления извлекаются и сравниваются с вкраплениями, хранящимися в базе данных. Сравнение обычно включает вычисление расстояния между новым вкраплением и хранящимися в базе данных вкраплениями. Лица с меньшим расстоянием считаются более похожими на новое лицо.
Для распознавания лиц используется несколько алгоритмов, каждый из которых имеет свои сильные стороны и ограничения.
Несмотря на то что распознавание лиц дает огромные преимущества, оно также вызывает этические проблемы, связанные с конфиденциальностью, предвзятостью и потенциальным злоупотреблением.
