Commencez par la question
Un workflow facial doit d'abord préciser ce qu'il cherche à savoir. La détection répond à la question de la présence et de l'emplacement d'un visage. L'alignement, le recadrage et les landmarks rendent la zone plus cohérente. Aucun de ces gestes n'identifie une personne.
Ne confondez pas comparaison et reconnaissance
Les descripteurs sont des représentations faciales comparables par une machine. La comparaison 1:1 mesure deux images par rapport à un seuil, tandis que la reconnaissance par galerie cherche une cible parmi des exemples étiquetés. Une distance, un résultat booléen ou un candidat est un élément à examiner, pas une preuve d'identité. La lumière, la pose, les occlusions, la qualité de l'image et le seuil peuvent modifier le résultat.
Considérez les attributs comme des estimations
Les outils d'expression classent des indices visibles et les outils âge-genre estiment des attributs à partir d'une image. Il ne s'agit pas de vérités sur les émotions, l'âge, le genre ou la personnalité. Notez l'incertitude et ne fondez pas seul sur ces sorties une décision professionnelle, d'accès, d'éducation, de logement, financière, policière ou à fort impact.
Intégrez vie privée et contrôle des erreurs
N'utilisez les images qu'avec une finalité licite et une information ou un consentement adaptés. Réduisez la collecte, protégez les images et les descripteurs, fixez une durée de conservation et supprimez-les à la fin de la finalité. Testez les faux positifs et négatifs sur des conditions représentatives, confiez les cas incertains à une personne et consignez le seuil ainsi que la revue avant livraison.