Comece pela pergunta
Um workflow facial deve declarar primeiro o que precisa descobrir. A detecção responde onde há um rosto. Alinhamento, recorte e landmarks deixam a região mais consistente. Nenhuma dessas etapas identifica uma pessoa.
Mantenha comparação e reconhecimento separados
Descritores são representações faciais que uma máquina consegue comparar. A comparação 1:1 mede duas imagens contra um limiar, enquanto o reconhecimento por galeria procura um rosto-alvo entre exemplos rotulados. Uma distância, um indicador booleano ou um candidato é evidência para revisão, não prova de identidade. Iluminação, pose, oclusão, qualidade da imagem e limiar podem mudar o resultado.
Trate atributos como estimativas
Ferramentas de expressão classificam sinais visíveis, e ferramentas de idade-gênero estimam atributos a partir de uma imagem. Isso não é verdade sobre emoções, idade, gênero ou personalidade. Registre a incerteza e não use essas saídas como única base para decisões de trabalho, acesso, educação, moradia, finanças, segurança pública ou outras decisões de alto impacto.
Inclua privacidade e revisão de erros
Use imagens apenas com finalidade legal e aviso ou consentimento adequados. Reduza a coleta, proteja imagens e descritores, defina o prazo de retenção e exclua os dados quando a finalidade terminar. Teste falsos positivos e negativos em condições representativas, encaminhe casos incertos para uma pessoa e registre o limiar e a revisão antes da entrega.