什么是人脸搜索工具？

你可能已经了解人脸搜索。它是一种根据照片在互联网上寻找人物的系统。

**简单来说：**你上传一张自己的照片，人脸搜索工具便会在其他网站上查找你的照片。

AI 模型是如何开发的？

先从硬件说起。开发较大的 AI 模型时，开发者通常会使用配备多个高性能 GPU 的计算机。GPU 可以同时完成大量数学计算。

接着，开发者编写代码。他们通常使用 Python 以及 PyTorch、TensorFlow 等 AI 框架，确定模型需要学习什么，以及使用哪些数据进行训练。

代码准备好后，开发者会收集图片并训练模型。他们让模型接触大量示例。刚开始，模型给出的答案大多是错的。每次出错后，模型内部被称为“权重”的参数都会稍作调整，直到结果达到预期。

下面我们会解释，用于人脸搜索的 AI 模型如何在图片中找到并比较人脸，以及如何从互联网上找到图片。

人脸识别如何运作？

人脸识别分为几个步骤。以下是最简单的解释：

1. 在照片中检测人脸

第一步是在上传的图片中找到人脸。系统会检测人脸的位置，并将其与照片中的背景和其他物体区分开。

人脸识别模型是如何训练的？

人脸识别模型使用大量人脸图片进行训练。在训练过程中，AI 会学习哪些面部特征有助于区分不同的人。随着训练的进行，模型也会学会识别同一个人在不同照片中的相似之处。

**简单来说：**给 AI 看足够多的图片，它就会逐渐学会区分不同的人脸。

2. 分析面部特征

接下来，AI 会分析人脸。它计算不同面部特征之间的距离，并用数学形式表示分析结果。

3. 将人脸转换为向量

系统不会保存“眼睛很大”这样的文字描述，而是用数字表示这些特征。这样，计算机就能更轻松、更快速地将一张人脸与数百万张其他人脸进行比较。

4. 比较人脸

AI 会将检测到的面部特征与搜索索引或数据库中的人脸进行比较。向量相似的人脸会被视为可能匹配的结果。

随后，系统可以计算相似度分数，并优先显示最接近的结果。

网络爬虫：图片是如何收集的？

人脸搜索引擎要找到图片，首先需要建立图片索引。为此，它会使用网络爬虫。

网络爬虫是自动访问公开网页的程序。当搜索引擎在这些网页上发现图片时，就会将其加入索引。如果系统在图片中检测到人脸，便可以为其生成面部向量，以便日后与用户上传的照片进行比较。

人脸搜索模型和大语言模型是一样的吗？

人脸搜索模型和大语言模型（LLM）有时会被混为一谈。简单的回答是：

不一样。人脸搜索模型和大语言模型是两种不同的模型，尽管它们都属于 AI 模型。

大语言模型用于生成文本，例如 ChatGPT 和 Google Gemini。

因此，lenso.ai 和 eyematch.ai 等人脸搜索工具并不是大语言模型。它们是使用自有 AI 模型的反向图片搜索引擎。

Lenso.ai 使用的也是非生成式 AI，而不是大语言模型。你可以阅读这篇文章，进一步了解生成式 AI 与非生成式 AI 的区别：生成式 AI 与非生成式 AI（传统 AI）有什么不同？

Author

Kinga Jasinska

Marketing Specialist