多模态 AI 通过结合多种数据类型（如视觉、热成像或深度数据）与上下文输入（如语音或行为模式）来增强人脸识别。这种方法解决了单一模态系统的局限性，例如在低光照下的性能不佳或容易受到欺骗攻击。例如，系统可以将 RGB 相机图像与红外传感器融合，以在黑暗中检测面部特征，或者使用来自 LiDAR 的 3D 深度图来区分真实人脸和照片。通过交叉引用多个数据流，模型能够更好地应对光照变化、角度或遮挡等边缘情况。
一个实际的应用是用于身份验证的活体检测。多模态系统可以同时分析面部几何结构（通过 3D 传感器）和微小动作（通过视频）来验证活体。例如，苹果的 Face ID 结合红外点投影和神经网络来创建深度图，同时检查自然的眼球运动。类似地，将人脸识别与语音验证相结合，增加了第二层安全性：用户可能需要在系统匹配其面部和声纹时说出一段密语。开发人员可以使用 OpenCV 等图像处理框架以及 Mozilla DeepSpeech 等语音识别库来实现这一点。
多模态 AI 还改善了可访问性并减少了偏见。例如，将热成像与可见光相机结合可以帮助在具有挑战性的光照条件下识别不同肤色的人脸。此外，集成上下文数据（例如，设备解锁时的 GPS 位置）允许系统动态调整置信度阈值。开发人员可以构建一个管道，将来自 ResNet 模型的面部嵌入与通过决策树获得的 timestamps 和位置数据融合，从而减少误报。通过利用互补模态，这些系统在提高准确性的同时，减轻了单一来源方法在伦理和技术上的缺陷。
