要实现 AI 人脸识别，通常需要以下步骤：
- 收集并准备人脸数据集：首先需要收集大量不同人员的人脸图像，并整理成可用于训练的数据集。
- 选择和训练合适的模型：选择适合的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），然后使用已准备好的数据集对模型进行训练。
- 确定人脸特征并进行识别：训练好的模型可以用来检测人脸并提取特征，然后用这些特征来识别或验证人脸。
- 集成到应用程序中：将训练好的人脸识别模型集成到应用程序或系统中，并进行测试和优化。
- 考虑数据隐私和安全：在处理人脸数据时，需要特别关注数据隐私和安全问题，确保符合相关法律和规定。
可使用各种开源工具和库，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等来帮助实现人脸识别。如果你对此并不熟悉，你可以考虑寻求专业的数据科学家或工程师来帮助实现这一目标。