计算机视觉在实践中的一个常见例子是面部识别系统。这些系统通过分析数字图像或视频帧中的模式来识别或验证个人身份。这个过程通常包括在图像中检测人脸，提取诸如眼睛之间的距离或下颚轮廓形状等特征，并将这些特征与存储的数据库进行比较。例如，诸如苹果的 Face ID 或安卓的 Face Unlock 等智能手机认证系统使用这种技术来安全地授予访问权限。开发人员通常使用预先训练好的机器学习模型或诸如 OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这样的系统，这些框架简化了诸如人脸检测和特征提取等任务。
一个具体的的技术实现可能涉及在标记面部图像的大型数据集上训练的卷积神经网络 (CNN)。例如，Viola-Jones 算法是一种经典方法，它使用类似 Haar 的特征来实时检测人脸，通过扫描图像中与已知面部结构匹配的模式。现代系统通常采用诸如 ResNet 或 FaceNet 等深度学习模型，这些模型将人脸映射到高维向量以进行比较。开发人员在这些系统上工作时必须处理诸如不同的光照条件、角度或遮挡（例如眼镜或口罩）等挑战。诸如 dlib 或微软的 Azure Face API 等工具提供 API 来抽象这些复杂性，允许开发人员将人脸识别集成到应用程序中，而无需从头开始构建模型。
除了身份验证之外，人脸识别还有多种应用。社交媒体平台使用它进行自动照片标记，而零售商则分析商店中的客户人口统计数据。但是，开发人员必须考虑伦理影响，例如隐私问题或训练数据中的偏见。例如，早期的人脸识别系统在肤色较深的人的准确性方面存在问题，这是由于不具代表性的数据集造成的。为了解决这个问题，开发人员可以使用平衡的数据集，例如 MIT-Adobe Fair Face 数据集，或者在其模型中实施公平性检查。诸如 DeepFace 等开源库或诸如 Amazon Rekognition 等商业服务提供可定制的解决方案，使开发人员可以灵活地平衡准确性、性能和伦理考量。