Нейросеть распознаёт и запоминает лица с помощью методов глубокого обучения (deep learning). Искусственные нейронные сети моделируют высокоуровневые абстракции данных, обрабатывают изображения с высоким разрешением и на выходе выдают данные, соответствующие сигнатуре лица, для сравнения и распознавания в реальном времени.
Процесс распознавания лиц нейросетью включает следующие этапы:
1. Обучение модели: создание модели нейросети и её обучение на больших датасетах с фотографиями лиц людей.
2. Детектирование лиц (face detection): определение границ лица и его области на фотографии с помощью алгоритмов компьютерного зрения.
3. Извлечение особенностей: нейросеть выделяет уникальные особенности лица, используя алгоритмы свёрточных нейронных сетей (CNN).
4. Сравнение с шаблонами: сравнение распознаваемого лица с имеющейся базой данных на основе извлечённых особенностей.
5. Идентификация: выдача ответа о том, кто изображён на фотографии, и принятие решения (например, выбор рекламного ролика для показа, открытие двери, уведомление службы безопасности и так далее).
Для повышения точности распознавания и уменьшения ошибок могут быть добавлены дополнительные шаги, такие как изменение угла съёмки, освещения и добавление шумов в тренировочный набор данных. Алгоритмы также должны регулярно тестироваться и обновляться.
