Когда происходит сопоставление лица, фотография человека, которую он загрузил в систему, сравнивается со снимаемым изображением. Из параметров загруженной картинки строится определённый вектор признаков, у каждого человека он будет свой. После построения вектора он сравнивается со всей базой, и система выдает наиболее подходящие варианты.
Важно использовать одно и то же лицо в максимальном количестве возможных вариантов, потому что вектор, в идеале, должен быть максимально одинаковым для одного человека. Еще он должен выстраиваться при любом освещении, так как распознавание лица в случае, когда человек хорошо освещен или стоит против света, различается. Поэтому при обучении биометрической нейросети важно учитывать не только лицо и качество картинки, но и разные условия съемки.
Еще важно работать и с разным инвентарем: очки, маски или головные уборы. Так, во время пандемии стал популярен запрос распознавания лица в маске. Тогда это помогало следить за соблюдением правил безопасности.
Однако само по себе распознавание лица в некоторых случаях может быть бесполезным, к примеру, если на камеру показать фотографию лица с телефона. Тогда любой человек, владеющей нужной фотографией, сможет попасть куда угодно. Также это может быть человек в маске или гриме. Так что тема, которая тесно связана с биометрией - это liveness (часто используется термин antispoffing), то есть способность нейросети отличать живое лицо от его подделки. Без этой технологии фотографию хорошего качества с правильной яркостью нельзя отличить от человека, что может взломать системы среднего уровня защиты.