Нейронные сети для распознавания лиц работают в несколько этапов: 1

1. Сбор данных. 1 Для обучения модели необходимо собрать большое количество изображений лиц различных людей в разных условиях освещения, позах и выражениях. 1
2. Предобработка данных. 1 Изображения очищаются от шумов, нормализуются по размеру и яркости, а также могут подвергаться аугментации для увеличения разнообразия обучающих данных. 1
3. Обучение модели. 1 Нейросеть обучается на размеченных данных, где каждому изображению лица соответствует уникальный идентификатор. 1 В процессе обучения сеть оптимизирует свои веса для минимизации ошибки распознавания. 1
4. Тестирование и валидация. 1 После обучения модель проверяется на отдельном наборе данных для оценки её точности и способности к обобщению на новые изображения. 1

Процесс распознавания лица затем происходит так: 4

1. Изображение обрабатывается с помощью детектора лица. 4 Алгоритм определяет прямоугольный фрагмент изображения с лицом. 4
2. Этот фрагмент нормализуется для того, чтобы легче обрабатываться нейронной сетью: наилучший результат будет достигнут, если все входные изображения будут одинакового размера, цветности и т. д.. 4
3. Нормализованное изображение подаётся на вход нейронной сети для обработки алгоритмом. 4
4. Нейронная сеть строит уникальный вектор признаков, который затем переносится в базу данных. 4
5. Поисковая система сравнивает его со всеми векторами признаков, хранящихся в базе данных, и даёт результат поиска в виде определённого числа имён или профилей пользователей со схожими лицевыми признаками. 4