Запрос «на сколько похожи эти люди» чаще всего возникает в трёх ситуациях: при сравнении двух фотографий в приложении, при проверке родственного сходства и при попытке понять, почему нейросеть выдала неожиданный процент совпадения. Первое, что стоит проверить — качество исходных снимков: разный ракурс, освещение или мимика способны изменить результат сравнения лиц в разы, даже если алгоритм работает корректно.
В этой статье разберём, как технически устроено сравнение лиц, какие инструменты для этого существуют, насколько можно доверять проценту сходства и в каких случаях результат будет заведомо искажён.
Как алгоритмы определяют сходство лиц
Современные системы распознавания лиц не «смотрят» на фотографию как человек. Нейросеть преобразует изображение лица в набор чисел — так называемый вектор признаков (embedding). В этот вектор кодируются пропорции: расстояние между глазами, форма носа, контур скул, положение рта и десятки других параметров.
Затем система сравнивает два вектора между собой и вычисляет косинусное сходство или евклидово расстояние. Чем ближе векторы, тем выше итоговый процент похожести, который видит пользователь. Важно понимать: это математическая близость числовых представлений, а не «мнение» алгоритма.
Именно поэтому один и тот же человек на двух разных фото может получить низкий процент совпадения, если снимки сделаны при разном освещении или с разным выражением лица. Алгоритм чувствителен к условиям съёмки сильнее, чем кажется.
💡Процент сходства — это сравнение числовых векторов лиц, а не объективная оценка внешности. Результат сильно зависит от качества и условий фотографий.