摄像头使用计算机视觉算法和机器学习模型的组合来检测人脸。这个过程通常从分析摄像头传感器捕获的视觉数据开始，以识别与人类面部特征匹配的模式。现代系统依赖于训练过的模型，这些模型可以识别关键的面部结构——比如眼睛、鼻子和嘴巴——以及它们之间的空间关系。例如，一种常见的方法是卷积神经网络（CNN），它以层的方式处理图像数据，以检测边缘、纹理和复杂形状。这些模型在包含数百万张标记人脸图像的大型数据集上进行训练，使它们能够推广到光照、角度和面部表情的变化。
检测过程从预处理图像以增强相关细节开始。这可能包括将图像转换为灰度以降低复杂性、应用滤镜来锐化边缘或标准化亮度和对比度。接下来，摄像头系统使用滑动窗口技术在多个尺度上扫描图像，检查每个区域是否具有面部特征。为了提高效率，一些算法使用诸如 Haar 特征之类的技术，优先考虑具有高对比度的区域（例如，眼睛和前额之间），以快速消除非人脸区域。一旦识别出潜在的人脸，系统会通过检查几何约束来验证它，例如眼睛之间的距离或面部地标的对齐。例如，Apple 的 Face ID 使用 TrueDepth 摄像头的深度图来创建人脸的 3D 模型，从而增加另一层空间验证。
在实践中，人脸检测被集成到摄像头软件中，以实现诸如自动对焦、曝光调整或用户身份验证之类的功能。例如，数码单反相机通常使用人脸检测来确保拍摄对象处于焦点上，而智能手机摄像头使用它来优化诸如亮度和白平衡之类的设置。开发人员可以使用诸如 OpenCV 之类的库来实现这些功能，该库提供了预训练的 Haar 特征模型，或者使用诸如 TensorFlow Lite 之类的框架在边缘设备上部署自定义 CNN。挑战包括处理遮挡（例如，太阳镜）、极端角度或低分辨率图像，这些通常通过模型训练期间的数据增强或后处理启发式方法来解决。通过将算法效率与稳健的模型训练相结合，摄像头可以可靠地检测现实世界条件下的面孔。