AI驱动的人脸识别是一种通过分析面部特征模式来识别或验证个人的技术。它利用在大量图像数据集上训练的算法来检测、分析和比较人脸。其核心在于，系统处理视觉数据以隔离面部特征点——例如眼睛之间的距离、下巴的形状或鼻子的结构——并将其转换为称为嵌入（embeddings）的数学表示。然后，这些嵌入与数据库中存储的模板进行匹配以确定身份。例如，通过面部扫描解锁智能手机就是利用此过程，将实时摄像头输入与预先注册的数据进行比较来验证用户。
技术工作流程包括三个主要阶段：检测、特征提取和匹配。首先，系统使用 Haar 级联或卷积神经网络 (CNN) 等方法在图像或视频帧中检测人脸。OpenCV 的预训练模型或 Dlib 等库常用于此。接下来，对检测到的人脸进行对齐和归一化处理，以适应姿势或光照变化。然后，特征提取使用 FaceNet 或 ArcFace 等深度学习模型将处理后的人脸转换为数值向量。这些模型经过训练，旨在最小化类内差异（同一人面部之间的差异）并最大化类间差异（不同个体之间的独特性）。最后，使用余弦距离或欧氏距离等相似性度量将提取的向量与数据库进行比较。例如，监控系统可能会使用此功能来标记与观察名单匹配的人脸。
实施人脸识别的开发者必须解决技术和伦理挑战。技术上，低分辨率图像、遮挡物（如口罩）或不同的光照等因素都会降低准确性。解决方案包括使用红外传感器（如 Apple 的 Face ID）或在多样化的数据集上训练模型。伦理上，训练数据中的偏差——例如某些人口群体的代表性不足——可能导致性能偏差。像 IBM 的 Fairness 360 这样的工具可以帮助审计模型的偏差。GDPR 等隐私法规也要求在使用生物识别数据时获得明确同意，这需要安全存储和匿名化技术。此外，对抗性攻击——即经过操纵的图像会欺骗系统——突出显示了进行鲁棒性测试的必要性。像 TensorFlow Privacy 或 PyTorch 的 torchvision 这样的框架有助于在训练过程中整合差分隐私等隐私保护方法。平衡实用性与伦理考量对于负责任的部署至关重要。