人脸匹配软件：哪一种适合解决你的照片问题

Q: 如何比较两张脸，判断是否为同一个人？

如果你同时拥有两张照片，请使用 1:1 工具：能够运行 Python 时，可使用 DeepFace 的 `verify` 函数；否则可使用浏览器比对网站。如果你只有一张照片，可以使用反向人脸搜索，查看同一张脸是否以相同姓名出现在其他地方。无论采用哪种方式，高分都只代表两张脸看起来相似，而不代表身份已经得到确认。

人脸匹配软件会将一张照片中的面部特征与其他照片中的人脸进行比较，并返回相似度分数或按匹配程度排序的人脸列表。主要分为四类：

反向人脸搜索（FaceCheck.ID）：输入一张照片，输出来自公开网页的匹配人脸。
双照片比对工具：输入两张照片，输出一个“是否为同一人？”的分数。
照片库管理器，例如 digiKam：将你自己照片中的人脸按人物分组。
开发者 API 和开源模型，例如 Amazon Rekognition 和 DeepFace：用于构建你自己应用的组件。

应根据你手头的材料来选择。两张照片、一张照片加整个互联网，或一个装有 2 万张度假照片的文件夹，分别需要不同的工具。

一名四十多岁的男子坐在家中书桌前，用人脸匹配软件在笔记本电脑上将一张个人资料照片与一组相似人脸进行比较，画面从他肩后拍摄，可看到屏幕

在这篇文章中，我们将要讨论

1:1 比对与 1:N 搜索
四类人脸匹配软件
如何在 FaceCheck.ID 上进行人脸匹配搜索
人脸匹配软件的分数究竟代表什么
人脸匹配软件无法看到什么
隐私：你上传的照片会被如何处理
应该先打开哪一种工具

1:1 比对与 1:N 搜索

人脸匹配软件最容易引起混淆的一点，是两种不同的任务共用同一个名称。工程师称它们为 1:1 验证和 1:N 识别。你也可以将它们理解为“这两张照片是不是同一个人？”和“这张脸还出现在哪里？”

	1:1 比对	1:N 搜索
你上传的内容	两张照片	一张照片
它回答的问题	这是同一个人吗？	这张脸还出现在哪里？
返回的内容	一个相似度分数	按匹配程度排序的人脸列表，每项均附有分数和来源页面
典型工具	浏览器人脸相似度测试工具、DeepFace `verify`、Amazon Rekognition CompareFaces	FaceCheck.ID、PimEyes
无法奏效的情况	你只有一张照片	此人没有公开照片

1:1 工具无法告诉你某个人是谁。它只能告诉你照片 A 和照片 B 看起来是否是同一张脸。1:N 工具需要一个庞大的人脸索引作为搜索对象，因此免费的开源库从来无法开箱即用地完成这项任务：它们提供匹配引擎，却不提供数十亿张照片。

FaceCheck.ID 是一种 1:N 工具。上传一张照片后，它会返回从公开网页中找到的、按匹配程度排序的人脸列表，因此可以回答第二个问题；在实际使用中，它往往也能回答第一个问题：如果某个陌生人的交友照片与一位模特作品集中的照片获得 95 分匹配，而作品集使用的是另一个名字，你就能从这两张照片中发现重要信息。

四类人脸匹配软件

在公开网络中进行反向人脸搜索

大多数人在搜索栏中输入“人脸匹配应用”时，指的就是这种工具。你提供一张照片，它会将其中的人脸与根据公开网页建立的索引进行比较，并按分数高低显示找到的所有相似人脸。FaceCheck.ID 可通过手机或电脑上的浏览器运行，因此无需下载或安装任何内容。

你可以用它检查交友对象的照片是否属于别人、自己的脸是否出现在你从未注册过的网站上，或新业务联系人的头像是否为图库照片。

双照片比对工具

这类工具就是那些“免费在线人脸比对”网站：上传两张图片，得到一个百分比。当你已经拥有两张照片并想快速检查“这是不是同一个人”时，它们很实用，例如一张交友资料照片和朋友发给你的一张带人物标签的聚会照片。

但有两点需要注意。大多数免费测试工具既不说明使用哪种模型，也不说明阈值如何设定，因此“78%”的含义完全取决于该网站自己的定义。此外，你正在把陌生人的脸上传到一个你很可能从未读过其隐私政策的网站。请务必阅读。

照片库管理器

如果 r/datacurator 上那个询问如何按人物将“装满数百张照片的文件夹”分类到不同文件夹中的帖子说中了你的需求，那么你需要的是照片库管理器，而不是搜索引擎。digiKam 的文档介绍了一套基于深度学习模型的人脸处理流程：它会检测你照片集中的每一张脸，你为某个人的一张脸命名后，它便会找出其余照片，供你确认。digiKam 免费提供，可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。

它的局限也很明显：它只认识你提供给它的照片。它可以轻松地从 400 张家庭照片中找出卡罗尔姨妈，却完全不知道她还有一个 LinkedIn 页面。

开发者 API 和开源模型

这是为自行构建系统的人准备的工具箱：

DeepFace 是一个采用 MIT 许可证的 Python 库。它的 DeepFace.verify 函数接收两张图片，并判断它们是否属于同一个人；它还封装了 VGG-Face、FaceNet 和 ArcFace 等模型。
CompreFace 是一项可自行托管、采用 Apache 2.0 许可证的免费人脸识别服务。它以 docker-compose 配置的形式提供，并为人脸检测、验证和识别开放 REST API。
Amazon Rekognition CompareFaces 是一项付费云 API。它会将源图片中的人脸与目标图片中最多 100 张人脸进行比较，默认情况下只返回相似度达到或超过 80% 的匹配项。

DeepFace 和 CompreFace 可在你自己的硬件上运行，因此，如果你不希望任何照片离开自己的设备，它们是隐私优先的选择。不过，它们都无法替你搜索网络。如果你想为应用加入网络规模的人脸搜索功能，我们的人脸识别系统与 API指南介绍了相关模型和 FaceCheck.ID API。

Google Lens 适合用在哪里（其实并不适合）

在 r/OSINT 上，有人询问免费人脸识别软件时，得到的建议是使用一个“以图搜图”浏览器扩展。这类扩展会将你的照片发送给通用反向图片搜索引擎，而后者查找的是同一张图片：相同文件、相同裁剪方式和相同背景。对它们而言，同一个人在不同光线下拍摄的另一张照片，就是完全不同的图片。上传一张自拍照后，你得到的可能是一页页穿着相似深蓝色毛衣的陌生人。这里更详细地解释了为什么 Google 无法有效进行人脸搜索。

如何在 FaceCheck.ID 上进行人脸匹配搜索

选择你拥有的最清晰照片：只包含一张脸，大致看向镜头，并且面部在画面中不能太小。裁掉其他所有人，因为每次搜索只针对一张脸进行。
前往 facecheck.id，上传照片并同意使用条款；这是开始任何搜索前的必要步骤。
等待结果网格出现。免费搜索会显示每张匹配人脸的缩略图及其分数。使用点数可解锁发现每张人脸的网页链接。
根据下一节中的表格解读分数，然后打开最强匹配项的来源页面，再作出任何结论。

该模型仅使用成年人的人脸进行训练。使用它搜索未成年人违反条款，并会导致封禁。

一名三十多岁的女子坐在咖啡馆桌旁，通过笔记本电脑查看人脸匹配结果网格，屏幕朝向她，画面从她肩后拍摄

人脸匹配软件的分数究竟代表什么

每种工具都会显示一个数字，但不同工具的数字不能相互换算。Amazon 的 API 默认以 80 为阈值；某个免费比对网站可能将 60 视为匹配。以下是 FaceCheck.ID 的分数区间：

分数	FaceCheck.ID 标签	应如何处理
90-100	确定匹配	极有可能是同一张脸。打开来源页面，并结合上下文（姓名、地点、其他照片）进行确认。
83-89	高可信匹配	很可能是同一张脸。采取行动前检查两三个匹配结果。
70-82	不确定匹配	可能是本人，也可能只是长相相似。需要独立证据确认。
50-69	弱匹配	将其视为长相相似的人。不要据此采取行动。

无论分数多高，结果都只是相似人脸，而不是已经确认的身份。许多毫无关系的人也会长得相似，而且诈骗者会盗用无辜者的照片，因此 96 分可能意味着“这是同一张脸”，但使用这张照片的人却完全是另一个人。

实例演示

以下是一组假设结果，用于说明应如何解读。你搜索了一位交友对象的资料照片，他自称丹尼尔，是一名居住在丹佛的 38 岁工程师，排名前三的结果是：

94 分，来自一家模特经纪公司的作品集，姓名为马可。
91 分，来自一个图库照片网站，是同一张脸和相同的影棚灯光。
73 分，来自另一名男子的 LinkedIn 资料，其下颌线较为相似。

94 分和 91 分的结果表明，丹尼尔的照片几乎肯定属于一名照片可供出售的模特。73 分的结果只是一个长相相似的人，其本身说明不了任何问题。你下一步应该要求丹尼尔进行实时视频通话，而不是联系 LinkedIn 上的那名男子。

结果中的危险信号

当匹配项来自诈骗警告、成人内容、性犯罪者、嫌犯照片、通缉犯或 AI 生成人脸来源，或者同一张脸以不同姓名出现在大量资料中时，FaceCheck.ID 会标记危险信号。还有两种模式值得你自行留意：匹配结果出现在图库照片或模特页面上（说明照片属于某人的作品集，而非某人的真实生活），以及上个月才创建且只有一篇帖子的个人资料。

人脸匹配软件无法看到什么

FaceCheck.ID 索引的是公开网页。它不会搜索 Tinder、Snapchat 或 WhatsApp 等封闭式应用内部的内容、私密 Instagram 或 Facebook 账户，也不会搜索阻止爬虫的网站。只有当同一张照片也出现在某个公开位置时，交友资料才可能被找到。

因此，没有匹配结果并不能证明某人是否在网络上活动。它只表示索引中没有任何公开页面包含相似人脸。真正获得匹配时，有用的路径通常是间接的：先在公开页面上找到这张脸，再沿着其中的姓名、用户名或个人简介链接，返回你所关心的平台。

如需并排了解主要搜索引擎如何处理这类任务，请参阅我们对人脸识别搜索引擎的比较。

隐私：你上传的照片会被如何处理

在 FaceCheck.ID 上，搜索是匿名的。它不会记录 IP，也没有第三方跟踪器；搜索历史会在 24 小时内删除，你上传的照片也不会被加入索引。该服务不存储生物识别模板或个人详细信息，只保存低分辨率人脸缩略图及其来源公开页面的 URL。被搜索的人不会收到通知。

如果你自己的脸出现在意料之外的地方，可通过自助删除表单免费将其从索引中移除。

条款还对用途划出了明确红线：不得将其用于消费信贷、招聘、保险或租户筛选决策。人脸相似度并非背景调查，条款也不允许你将其当作背景调查使用。

如果你不希望任何照片离开自己的电脑，可以在本地运行 DeepFace 或 CompreFace 进行 1:1 比对。代价是你将无法使用网络搜索功能。

常见问题

有免费的人脸匹配软件吗？

有，每一类都有免费选择。FaceCheck.ID 搜索免费，并会显示每张匹配人脸的缩略图及其分数；只有解锁来源页面链接才需要点数。在双照片比对方面，DeepFace 和 CompreFace 均为免费开源软件，而 digiKam 可以免费按人脸整理你自己的照片库。也有免费的浏览器比对网站，但在上传任何人的脸之前，请先查看其隐私政策。

人脸匹配与人脸识别有什么区别？

人脸匹配会比较不同人脸并报告其相似程度。人脸识别则是一个更广泛的概念，指先检测人脸，再识别或验证身份的系统，而匹配只是其中一个步骤。在日常使用中，这两个词可以互换；真正重要的区别在于 1:1（两张照片，判断是否为同一人）和 1:N（用一张照片与大量照片进行搜索比对）。

如何比较两张脸，判断是否为同一个人？

如果你同时拥有两张照片，请使用 1:1 工具：能够运行 Python 时，可使用 DeepFace 的 verify 函数；否则可使用浏览器比对网站。如果你只有一张照片，可以使用反向人脸搜索，查看同一张脸是否以相同姓名出现在其他地方。无论采用哪种方式，高分都只代表两张脸看起来相似，而不代表身份已经得到确认。

是否有可下载到 PC 或 Windows 11 上的人脸匹配软件？

进行网络人脸搜索时无需下载任何软件，因为 FaceCheck.ID 可在 Windows 11、macOS 或手机上的任何浏览器中运行。如果你希望在 PC 上安装软件，digiKam 可以在你自己的照片集中按人脸分类，而开发者可以使用 DeepFace 或 CompreFace 在本地进行人脸比对。所有这些安装在本地的选项都无法搜索互联网。

人脸匹配软件有多准确？

准确度更多取决于照片，而非软件品牌。一张清晰、正面且只包含一张脸的照片效果最佳；太阳镜、重度滤镜、低分辨率和侧脸都会降低分数。在 FaceCheck.ID 上，90-100 分表示确定匹配，83-89 分表示高可信匹配，70-82 分表示不确定匹配，50-69 分表示弱匹配；即使是确定匹配，也只表示人脸相似，而非身份已经验证。

是否有免费的人脸识别软件，可以用来查找某人的照片在网上出现在哪里？

免费的开源库无法完成这项任务，因为它们不附带互联网索引。Google Lens 和“以图搜图”扩展查找的是同一张图片，而不是同一张脸，因此会漏掉同一个人的不同照片。FaceCheck.ID 这类反向人脸搜索正是为这项任务而设计的，其免费搜索会显示匹配人脸和分数。

对方能知道我搜索过他的脸吗？

不能。FaceCheck.ID 不会通知任何人，不会记录你的 IP 地址，并会在 24 小时内删除搜索历史。无论任何情况，搜索未成年人都是被禁止的。

应该先打开哪一种工具

看看你现在屏幕上有什么。两张可能属于同一个人的照片：进行 1:1 比对。一张照片，以及“这个人是谁”的疑问：将它裁剪到只剩一张脸，然后在 facecheck.id 上搜索；打开任何来源页面之前，先根据上方表格解读排名前五的分数。硬盘里全是没有标签的家庭照片：安装 digiKam，花一个晚上给人脸命名。

本指南由 FaceCheck.ID 发布。有关 DeepFace、CompreFace、digiKam 和 Amazon Rekognition 的信息均来自它们各自的文档，链接已列于正文中。

作者 Christian Hidayat

Christian Hidayat 是一名自由职业 AI 工程师，参与 FaceCheck 的相关工作。他参与开发该网站人脸搜索功能背后的机器学习系统。Christian 拥有印度尼西亚大学计算机科学硕士学位，并有十年生产级机器学习系统开发经验，曾从事向量搜索和嵌入表示相关工作。付费合作者；详见完整披露声明。