Sau khi đã áp dụng mạng định tuyến cho cửa sổ đầu vào, cửa sổ sẽ quay đúng hướng để mặt có thể xem ở hướng thẳng đứng. Công việc còn lại là quyết định xem cửa sổ có chứa một mặt có hướng thẳng đứng hay không. Ảnh mẫu có kích thước
2020 điểm ảnh được tiền xử lý trong hai bước dưới đây. Đầu tiên, xây dựng một
hàm tuyến tính trên cửa sổ để lấy các giá trị cường độ nằm trong một vùng hình ovan nằm trong cửa sổ. Hàm tuyến tính này gần giống như toàn bộ phần sáng nằm trong mỗi phần của cửa sổ, và có thể loại trừ để bù cho các trạng thái khác nhau của điều kiện ánh sáng. Thứ hai, thực hiện cân bằng lược đồ xám để mở rộng vùng cường độ trong cửa sổ. Sau đó cửa sổ đã được tiền xử lý sẽ được sử dụng cho một hoặc nhiều mạng tìm kiếm.
Mạng tìm kiếm có kết nối mạng lưới tới đầu vào của tầng. Các trường tiếp thu của các đơn vị ẩn được chỉ ra trong hình 3.5. Có 3 loại nút ẩn: loại 4 nút xem xét các vùng điểm 1010, loại 16 nút xem xét các vùng điểm 55, và loại 6 nút xem xét
các vùng 205 là các đường viền ngang. Mỗi loại được lựa chọn cho phép các nút
tế, các đường viền ngang cho phép các nút ẩn tìm kiếm các đặc trưng như miệng, hai mắt, trong khi các nút ẩn với các đầu vào là hình vuông cho phép xác định các đặc trưng như từng mắt, mũi, hoặc các khóe miệng. Mặc dù một nút ẩn đơn cho vùng của mỗi đầu vào, các nút đó có thể được thay thế. Mạng này chỉ có một đầu ra thể hiện trạng thái cửa sổ đó có chứa mặt hay không.
Kết quả đầu ra của các mạng tìm kiếm xấp xỉ +1.0 thì trong ảnh có chứa mặt và –1.0 nếu ngược lại.
Hình 3.5 - Cấu trúc mạng xác định mặt
Các bộ tìm kiếm có 2 tập ví dụ huấn luyện: ảnh chứa mặt và ảnh không chứa mặt. Các ví dụ đúng được sinh ra trong một kiểu tương tự đã thực hiện cho định tuyến, góc xoay của ảnh huấn luyện bị giới hạn trong khoảng –100 và 100.