Resumeix l'article:  És la batalla per la teva cara. Facebook i Google han estat involucrats en una guerra d'algoritmes per crear el sistema perfecte de detecció facial. Ara, Google ha reivindicat la seva última victòria, dient que el seu nou sistema FaceNet és pràcticament perfecte - aconseguint la persona correcta el 99,96% del temps. El nou sistema de FaceNet de Google és pràcticament perfecte - obtenint la persona correcta el 99,96% del temps - aquí, mostra la varietat de condicions d'il·luminació que pot superar. Els investigadors de Google diuen que el seu sistema és la tecnologia més precisa disponible per a reconèixer cares humanes. En el document, titulat 'FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering', Google afirma que el sistema va aconseguir una taxa de precisió de gairebé el 100% en el conjunt de dades de reconeixement facial Labeled Faces in the Wild. El conjunt de dades utilitza més de 13.000 imatges facials d' Internet per mesurar la precisió dels algoritmes en verificar si dues imatges són de la mateixa persona. "El nostre mètode utilitza una xarxa de convolució profunda entrenada per optimitzar directament l'incorporació en si mateixa, en lloc d'una capa intermèdia de coll d'ampolla com en els enfocaments d'aprenentatge profund anteriors", diuen els investigadors. "Per entrenar, utilitzem tripletes de taques facials aproximadament alineades i no alineades generades utilitzant un nou mètode de mineria de tripletes en línia. "El benefici del nostre enfocament és una eficiència de representació molt més gran: aconseguim un rendiment de reconeixement facial d'última generació utilitzant només 128 bytes per cara. "En l'ampliament utilitzat conjunt de dades de cares etiquetades en la natura (LFW), el nostre sistema aconsegueix una nova precisió rècord del 99,63%. "En YouTube Faces DB aconsegueix el 95,12%. El nostre sistema redueix la taxa d'error en comparació amb el millor resultat publicat en un 30% en ambdós conjunts de dades. FaceNet va ser entrenat amb un enorme conjunt de dades de 260 milions d'imatges i va funcionar amb una taxa d'exactitud del 86% o més. L'any passat, un equip d'investigadors xinesos va afirmar haver aconseguit una precisió superior al 99 per cent. En el document de juny de 2014, els investigadors de Facebook van dir que els humans que analitzen imatges en el conjunt de dades de cares etiquetades només són capaços de...
El rival de Facebook, DeepFace, utilitza tecnologia de la firma israeliana face.com. DeepFace troba una cara coincidint amb un 97.25% de precisió. Els investigadors de Google diuen que el seu sistema és la tecnologia més precisa. El sistema podria ser usat per reconèixer automàticament les fotos de Google+.