Загрузите оба снимка в сервис сравнения лиц на основе нейросети — и через несколько секунд получите оценку сходства в процентах или вердикт «один человек / разные люди». Именно так работает большинство современных инструментов: алгоритм строит математическое описание лица (так называемый эмбеддинг) и вычисляет расстояние между двумя такими описаниями. Чем меньше расстояние, тем выше сходство.
Однако процент, который выдаёт сервис, — это не абсолютная истина. Результат зависит от качества фотографий, ракурса, освещения, возраста человека на снимке и даже от конкретной модели нейросети. В этой статье разберём, какие существуют способы оценить сходство двух людей по фото, насколько им можно доверять и как правильно подготовить снимки, чтобы получить максимально достоверный результат.
Как нейросети определяют сходство лиц
Современные системы распознавания лиц не «смотрят» на фотографию как человек. Алгоритм сначала находит на изображении лицо, выравнивает его (приводит к фронтальному виду) и измеряет десятки параметров: расстояние между глазами, форму скул, ширину носа, контур губ. Эти измерения преобразуются в вектор — набор чисел, уникальный для конкретного лица.
Далее система сравнивает два вектора и вычисляет косинусное расстояние или евклидово расстояние между ними. Если значение ниже определённого порога, алгоритм решает, что на фото один и тот же человек. Порог каждый сервис настраивает по-своему, поэтому один и тот же портрет в разных системах может дать разный процент сходства.
Важно понимать: сходство и идентичность — разные задачи. Оценка «похожи на 80%» говорит лишь о близости черт лица, но не доказывает, что это один человек. Близнецы, родственники и даже случайные «двойники» могут получать высокие оценки сходства.
💡Нейросеть сравнивает не фотографии, а математические описания лиц. Процент сходства — это близость векторов, а не доказательство идентичности.