重复人脸识别指的是多次（连续或定期）执行人脸检测和识别的系统，通常在实时或接近实时的场景中。 这种方法常用于需要持续监控或验证的应用程序中，例如监控系统、设备中的用户身份验证或跟踪参与度的交互式系统。 与处理人脸一次的单次识别不同，重复识别处理动态环境，其中人脸可能移动、改变角度或需要持续跟踪。 例如，零售店中的安全摄像头可能会持续扫描人脸以识别已知的扒手，而智能手机可能会每隔几秒钟检查一次注册用户的脸部，以保持解锁状态。
从技术角度来看，重复人脸识别系统优先考虑效率和准确性。 它们通常将人脸检测（在帧中定位人脸）与人脸识别（将检测到的人脸与存储的模板匹配）相结合。 为了管理计算负载，开发人员通常使用轻量级模型或硬件加速来优化这些系统。 例如，视频流可以以每秒 10 帧的速度处理，并且分析每一帧以查找人脸并与数据库进行匹配。 挑战包括处理光照变化、遮挡（例如，口罩或眼镜）以及保持低延迟。 常用的工具有用于检测的 OpenCV 的 Haar 级联或用于设备上推理的 TensorFlow Lite。 一些系统采用卡尔曼滤波器等跟踪算法，通过跟踪连续帧中的检测到的人脸而不是重新处理每一帧来减少冗余计算。
实施重复人脸识别的开发人员必须解决可扩展性和隐私问题。 有效地存储和查询人脸嵌入（人脸的数字表示）需要针对快速查找进行优化的数据库，例如 FAISS 等向量数据库。 隐私问题，尤其是在 GDPR 等法规下，需要严格的数据匿名化和安全存储。 例如，使用重复识别的工作场所考勤系统可能会临时存储嵌入，并在处理后丢弃原始视频。 测试此类系统涉及在实际条件下（如不同的人群密度或硬件限制）进行压力测试，以确保可靠性。 平衡准确性、速度和资源使用至关重要； 监控系统可能通过使用较低分辨率的输入来优先考虑速度，而银行应用程序可能通过较高分辨率的检查来优先考虑准确性。