Svaki identitet pohranjen u bazi na cloudu je spremljen u obliku vektora, odnosno numerički označen sa 256 znamenki. Centralni embeder je zadužen za pridodavanje tih vektora detektiranim licima, odnosno - kada se lice detektira i kada mu se pridoda landmark struktura, embeder uzima taj podatak, konvertira ga u vektor i daje ga bazi. Distance podataka služi za bolje definiranje, spajanje, razlikovanje i identifikaciju vektora a radi uz pomoć postavljenog tresholda.
Vrijednost distance podataka kreće se od 0 do 1 a primarno služi za usporedbu vektora. Pokazuje sličnosti ili različitost jednog vektora od drugog, odnosno u slučaju similar identity različitost jednog identiteta od drugog. Što je vrijednost bliža nuli to je podudarnost veća, što je bliža jedinici razlika je veća. Kod distance podataka se koristi treshold odnosno granična vrijednost u iznosu od 0.6.
1. Distance podataka manji od 0.6 - Lice osobe je uspješno detektirano i centralni embeder je kreirao vektor iz sightinga baziran na biometrijskoj analizi. Vrijednost novog vektora koji se spašava u bazi podataka se uspoređuje sa vrijednostima svih vektora koji se već nalaze u bazi. Ukoliko se u bazi podataka nalazi vektor koji je bliske vrijednosti novome koji se šalje, koristi se unaprijed definirani threshold kako bi se uradila prigodna akcija. Ukoliko je bliskost vektora procjenjena s vrijednošću manjom od 0.6 thresholdom, sustav odgovara "Ovo je isti identitet". Nakon odgovora sustav automatski pridružuje dva vektora. U ovom slučaju, novi sighting se priključuje sightingzima već postojećeg identiteta zajedno sa ostalim metapodacima što se može vidjeti i na user interfaceu. Distance podataka od 0.6 je konfigurabilan parametar odnosno podložan podešavanju.
2. Distance podataka iznad 0.6 - Lice osobe je uspješno detektirano i centralni embeder je kreirao vektor iz sightinga baziran na biometrijskoj analizi. Vrijednost novog vektora koji se spašava u bazi podataka se uspoređuje sa vrijednostima svih vektora koji se već nalaze u bazi. Ukoliko se u bazi podataka nalazi vektor koji je bliske vrijednosti novome koji se šalje, koristi se unaprijed definirani threshold kako bi se uradila prigodna akcija. Ukoliko je bliskost vektora procjenjena s vrijednošću većom od 0.6 thresholdom, sustav odgovara "Ovo je novi identitet". Nakon odgovora sustav automatski kreira novi identitet i smješta ga u Similar kolonu u Directory-u (GUI) ukoliko je blizu 0.6. U ovom slučaju sighting i svi metapodaci idu na novi identitet koji je upravo kreiran od strane sustava. Korisnik GUI-a ima opciju spajanja dvaju Sličnih (similar) identiteta