人工智能通过一个多步骤过程来识别视频中的人脸，该过程结合了计算机视觉技术和机器学习模型。 第一步包括使用 Haar 级联或卷积神经网络 (CNN) 等算法检测各个视频帧中的人脸。 这些检测器扫描帧中与面部特征匹配的模式，例如眼睛、鼻子和嘴巴的排列。 检测到人脸后，系统会将其对齐到标准方向，校正角度或旋转，以确保一致的处理。 例如，OpenCV 预训练的 Haar 级联分类器通常用于视频流中的实时人脸检测，而 MTCNN（多任务级联 CNN）等现代方法通过联合检测人脸和面部标志来提高准确性。
检测和对齐后，系统提取独特的面部特征以创建数值表示，通常称为嵌入。 这是使用深度学习模型（如 FaceNet 或 DeepFace）完成的，这些模型分析关键的面部属性（例如，眼睛之间的距离、下颌线形状）并将它们编码为高维向量。 这些嵌入旨在捕获区分特征，同时忽略不相关的细节，如光照或临时配件（如眼镜）。 例如，FaceNet 的嵌入将人脸映射到 128 维空间，其中相似的人脸聚集在一起。 在视频处理过程中，此步骤逐帧重复进行，使系统能够跟踪和更新面部表示，因为人移动或表情发生变化。
最后，系统将提取的嵌入与已知人脸的数据库进行匹配，以识别个体。 这是使用相似性度量（如余弦相似性或欧几里得距离）完成的。 例如，安全系统可能会将实时视频嵌入与预先注册的员工数据库进行比较，以授予访问权限。 在视频中，时间一致性至关重要：使用卡尔曼滤波器或光流等跟踪算法来跟踪跨帧的人脸，从而减少计算负载并提高准确性。 挑战包括处理遮挡、低分辨率或变化的光照，这些通常通过在多样化的数据集上训练模型以及使用直方图均衡化等归一化技术来解决。 开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，结合 Dlib 或 OpenCV 等库来实现这些步骤，以进行实时集成。