I software delle telecamere per il riconoscimento facciale sono in grado di identificare e interpretare modelli complessi in modo simile al cervello umano. Utilizzando la biometria, il software mappa la geometria del volto rilevando e misurando più di sessanta tratti somatici, quindi calcola un numero che rappresenta le relative distanze combinate. Il valore risultante è chiamato "impronta facciale". Confrontando l'input dell'immagine con i modelli matematici di volti noti memorizzati nel database, l'algoritmo determina la migliore corrispondenza indicando la percentuale di affidabilità del risultato. Grazie a programmi avanzati è anche possibile determinare ulteriori informazioni correlate, come il colore della pelle, il colore e lo stile degli abiti, l'utilizzo di uno zaino, il tipo di veicolo e la direzione di viaggio.

In condizioni ottimali, il software di riconoscimento facciale può raggiungere tassi di accuratezza superiori al 99%, ma questa percentuale può ridursi in presenza di una scarsa illuminazione, un numero elevato di volti, rumori di fondo e altri fattori. Il software può essere messo alla prova anche da oggetti quali occhiali, cappelli e felpe con cappuccio.

Da anni il riconoscimento facciale agevola la cattura dei ricercati. L'analisi dei volti è un supporto fondamentale anche per la prevenzione dei furti e la sicurezza nei trasporti e nel retail. Man mano che il riconoscimento facciale diventa sempre più efficiente, anche il numero di applicazioni commerciali si espande. La crescita si registra in particolare nei settori di sanità, informatica, banche e marketing. Gli scanner facciali sono sempre più utilizzati per migliorare le vendite e l'esperienza cliente, attraverso l'identificazione di celebrità e clienti privilegiati. Grazie agli algoritmi con capacità di deep learning, l'analisi del volto consente la verifica dell'identità con un elevato grado di precisione, addirittura migliore rispetto alle capacità umane di riconoscimento facciale.

Oltre agli algoritmi accurati, un software di riconoscimento facciale affidabile ha la necessità di apprendere numerosi tratti somatici diversi e utilizza l'apprendimento automatico per migliorare continuamente le sue capacità nel tempo e adattarsi a situazioni diverse. Un'altra funzione chiave da tenere in considerazione è la privacy e la presenza di misure volte a proteggerla. Un ultimo aspetto che vale la pena menzionare è la facilità d'uso, che consente di ridurre al minimo gli errori umani.

Il software di riconoscimento facciale si basa sulla capacità di misurare tratti somatici come gli occhi, la bocca e il naso. Le basi per il riconoscimento di un volto sono la sua struttura e la sua geometria, definite ad esempio dalla distanza tra la fronte e il mento e tra gli occhi. Oltre a questo, esamina anche il bilanciamento tra i due lati del volto, che determina la simmetria facciale. Prendendo in considerazione tutti questi aspetti, il software elabora un profilo facciale che viene poi confrontato con i profili noti nel database.