人脸识别系统可以通过将面部数据转换为数值向量并使用相似性搜索来识别或验证个人，从而与向量搜索集成。当图像或视频中检测到人脸时，系统会生成一个高维嵌入（向量），代表独特的面部特征。这些嵌入存储在向量数据库中，向量搜索算法会将新的嵌入与存储的嵌入进行比较以找到匹配项。这种方法可以在大型数据集上实现快速、可伸缩的搜索，这对于身份认证或身份验证等应用至关重要。
例如，人脸识别流程可以使用 FaceNet 或 ArcFace 等深度学习模型生成 128 维或 512 维的嵌入。然后，这些向量会被索引到向量数据库中，例如 FAISS、Milvus 或 Elasticsearch 的密集向量支持。当处理新的人脸时，系统会计算其嵌入并在数据库中执行最近邻搜索。向量搜索通过使用近似最近邻 (ANN) 算法等技术来优化此过程，这些技术以牺牲少量准确性为代价换取显著的速度提升。这在需要低延迟的实时场景中特别有用，例如解锁智能手机或监控实时视频流。
实际集成需要精心设计。例如，安全系统可以存储授权人员的嵌入，并使用余弦相似度将实时摄像头画面与数据库进行比较。在照片共享应用中，向量搜索可以根据用户相册中的人物对照片进行分组。开发人员还必须通过规范化输入数据和调整相似度阈值来处理光照条件变化或面部角度等挑战。此外，将元数据（例如，时间戳）与向量搜索相结合可以提高准确性，例如，将结果过滤到在特定位置或时间范围内检测到的人脸。OpenCV（用于人脸检测）和 PyTorch/TensorFlow（用于嵌入生成）等工具通常与向量数据库配合使用，以构建端到端的工作流程。