Ein Ansatz mit tiefen neuronalen Netzen zur Gesichtserkennung und -identifizierung nutzt fortschrittliche Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), um Gesichtsmerkmale mit hoher Genauigkeit zu analysieren und zu unterscheiden. Durch Training mit großen Datensätzen von Gesichtsbildern lernen diese Netze, charakteristische Merkmale zu extrahieren und zu kodieren, so dass sie Personen auch unter unterschiedlichen Bedingungen erkennen und identifizieren können. Diese Methode verbessert die Leistung in realen Anwendungen wie Sicherheitssystemen und Benutzerauthentifizierung erheblich, da sie zuverlässige und skalierbare Lösungen für die Herausforderungen der Gesichtserkennung bietet.