Kokkuvõte artiklist:  See on lahing sinu näo eest. Facebook ja Google on kaasatud algoritmi sõtta, et välja mõelda täiuslik näo tuvastamise süsteem. Google on väitnud, et FaceNeti süsteem on praktiliselt täiuslik - õiget inimest 99,96% ajast. Google'i uus FaceNet süsteem on praktiliselt täiuslik - õiget inimest saab 99,96% ajast - siin näitab see, milliste valgustuse tingimuste üle ta suudab tulla. Google'i teadlased nimetavad oma süsteemi kõige täpsemaks tehnoloogiaks, mis on saadaval inimeste nägude tuvastamiseks. Artiklis, mis on pealkirjaga "FaceNet: Unified Embedding for Face Recognition and Clustering", väidab Google, et süsteem saavutas peaaegu 100-protsendilise täpsuse näotuvastuse andmekogumil "Labeled Faces in the Wild". Andmekogus kasutatakse rohkem kui 13 000 näo pilti Internetist, et mõõta, kui täpne on algoritm, et kontrollida, kas kaks pilti on sama isiku omad. "Meie meetod kasutab sügavat konvolutsioonilist võrku, mis on väljaõpetatud, et optimeerida otse sisestamist ise, mitte vahepealset kitsaskoha kihti, nagu varasemates sügavat õppimist käsitlevates lähenemisviisides", ütlevad teadlased. "Treeningute tegemiseks kasutame kolmikud, mis moodustavad ligikaudselt joondatud, ühilduvad ja mittevastavad näoplaastrid, mis on loodud uuendusliku veebipõhise kolmikkaevandamise meetodi abil. "Meie lähenemisviisi eeliseks on palju suurem esindamise tõhusus: me saavutame tipptasemel näo tundmise jõudluse, kasutades ainult 128 baiti näo kohta. "Meie süsteem saavutas laialdaselt kasutatava Labeled Faces in the Wild (LFW) andmekogumi puhul uue rekordilise täpsuse 99,63%. YouTube'i Faces DB-s on see 95,12%. Meie süsteem vähendab veamäära parima avaldatud tulemusega võrreldes 30% mõlema andmekogumi puhul. FaceNet oli väljaõpetatud tohutu 260 miljoni pildi andmekogumil ja toimis 86-protsendilise või kõrgema täpsusega. Eelmisel aastal väitis Hiina teadlaste meeskond, et nad on saavutanud rohkem kui 99-protsendilise täpsuse. 2014. aasta juunis avaldatud dokumendis ütlesid Facebooki teadlased, et inimesed, kes analüüsivad Labeled Faces andmekogumises olevaid pilte, on võimelised...
Facebook'i rivaal DeepFace kasutab tehnoloogiaid, mis pärinevad Iisraeli firma face.com-ilt. DeepFace leiab sobiva näo 97.25% täpsusega. Google'i teadlased nimetavad oma süsteemi kõige täpsemaks tehnoloogiaks. Süsteemi saab kasutada Google+ fotode automaatseks tuvastamiseks.