从面部或身体特征生成嵌入向量涉及将视觉数据转换为捕获独特特征的数值向量。此过程通常使用深度学习模型，这些模型经过训练可以识别和编码诸如面部结构、身体姿势或肢体比例之类的特征。例如，面部嵌入模型可能会分析眼睛之间的距离、鼻子形状或下巴轮廓，而身体嵌入模型可能会专注于肢体长度或关节角度。输出是一个固定长度的向量（例如，128 或 512 维），它用作输入特征的紧凑、机器可读的表示。这些嵌入向量旨在对无关的变体（如光照、服装或摄像机角度）保持不变，从而允许基于有意义的属性进行比较。
技术工作流程从预处理开始。对于面部，这通常涉及使用 MTCNN 或 Haar 级联之类的工具检测和对齐面部，以确保一致的定位。身体特征提取可能会使用 OpenPose 之类的姿势估计库来识别关节或骨骼结构。对齐后，数据被馈送到神经网络中——通常是用于图像的卷积神经网络 (CNN) 或用于身体关键点的基于图的模型。网络的最后一层通过将高维像素数据压缩为较低维的向量来生成嵌入向量。训练此类模型需要大型标记数据集（例如，CASIA-WebFace 之类的面部数据集或 COCO 之类的身体数据集）以及三重损失或 ArcFace 之类的损失函数。这些损失函数确保来自同一人的嵌入向量在向量空间中聚集在一起，同时将来自不同人的嵌入向量分离。
实际实现因用例而异。对于面部识别，FaceNet 或 InsightFace 之类的框架提供了直接输出嵌入向量的预训练模型。开发人员可以使用自定义数据集微调这些模型，以提高特定场景的准确性，例如在弱光条件下识别人脸。对于身体特征，模型可能会将姿势估计与 CNN 结合起来，以生成用于步态分析或健身追踪等应用的嵌入向量。PyTorch 或 TensorFlow 之类的工具简化了这些模型的部署，而 OpenCV 之类的库处理预处理。一个关键的考虑因素是在嵌入向量大小和性能之间取得平衡：较小的向量可以节省内存，但可能会失去区分能力。开发人员通常使用余弦相似度或欧几里得距离之类的指标来评估嵌入向量，以验证它们在识别或聚类等任务中的有效性。