人脸识别 API 是一种工具，它允许开发者将人脸识别功能集成到应用程序中，而无需从头开始构建底层技术。这些 API 提供预训练模型和服务，用于检测、分析和识别人脸图像或视频流中的人脸。它们通常提供人脸检测（在图像中定位人脸）、人脸比对（测量人脸之间的相似度）和人脸识别（将人脸与已知数据库匹配）等功能。例如，亚马逊 Rekognition、微软 Azure Face API 等云服务，或 FaceNet 等开源库都提供了此类功能。开发者将图像数据发送到 API，API 处理数据并返回结构化数据，如面部特征点、置信度得分或唯一的人脸标识符。
常见的用例包括身份验证系统，其中用户的人脸与存储的配置文件进行匹配以进行访问控制；或分析客户人口统计信息的零售应用程序。例如，安全应用程序可能会使用人脸识别 API 将实时摄像头画面与授权人员数据库进行比对。社交媒体平台通常利用这些 API 实现自动照片标签等功能。API 还支持提取年龄范围、情绪（例如，高兴、中性）或面部特征（例如，眼镜、胡须）等属性。一些 API 支持活体检测，以防止使用照片或面具进行欺骗。这些服务通常处理可伸缩性，使应用程序能够高效地处理数千张图像。
从技术角度来看，人脸识别 API 通常通过 REST 端点或 SDK 进行访问。开发者以 JPEG 或 PNG 等格式发送图像，可以是原始字节、Base64 字符串或 URL。API 返回包含元数据的 JSON 响应，例如检测到人脸的边界框坐标、匹配的置信度得分或用于跨会话跟踪的唯一人脸 ID。例如，对 Azure Face API 的典型调用可能涉及发送一张图像并接收包含头部姿态或模糊度等属性的人脸列表。身份验证通常通过 API 密钥或 OAuth 令牌处理。虽然这些 API 抽象了机器学习模型的复杂性，但开发者仍必须解决隐私问题、获得用户同意，并遵守其所在地区的 GDPR 或生物识别数据法律等法规。性能方面的考虑包括延迟、每次 API 调用的成本以及在不同光照或角度下的准确性。