這篇文章的總結:  這是一場爭奪你的面孔的戰鬥. 臉書和谷歌正在進行演算法戰爭, 谷歌聲稱其新的FaceNet系統幾乎完美, 谷歌的新FaceNet系統實際上是完美的 - - 在99.96%的時間裡找到正確的人 - - 谷歌的研究人員稱他們的系統是可用於識別人臉的最精確技術. 谷歌在題為"FaceNet:面部識別和叢集的統一嵌入式"的論文中聲稱該系統在面部識別資料集"野外面部標記"上實現了近100%的準確率. 資料集使用來自網際網路的13000多張臉部影象來衡量演算法在驗證兩個影象是否是同一個人時的準確性. 研究人員說:"我們的方法使用深度卷積網路, 訓練直接優化嵌入本身, 而不是像以前的深度學習方法那樣使用中間瓶<unk>層. 通過使用新<unk>的線上三重挖掘方法生成的大致對齊的匹配/不匹配面部貼片. "我們的方法的好處在於更高的表達效率:我們使用每張臉只有128位元組的最先進的面部識別效能. "在廣泛使用的野生標記面孔 (LFW) 資料集中,我們的系統實現了99.63%的新記錄準確度. 在YouTube的面孔資料庫中, 我們的系統將錯誤率與最好的公佈結果相比降低了30%. 面對網的訓練使用了2億6千萬張影象資料集, 去年, 一支中國研究小組聲稱已經取得了99%以上的準確性. 在2014年6月的論文中, 臉書的研究人員表示,
臉書的競爭對手DeepFace使用來自以色列公司face.com的技術. 深面物件以97.25%的準確度找到匹配的面孔. 谷歌的研究人員稱他們的系統是最精確的技術. 系統可以用於自動識別Google+上的照片.