Samenvatting van het artikel:  Het is de strijd om je gezicht. Facebook en Google zijn betrokken bij een algoritme-oorlog om het perfecte gezichtsdetectiesysteem te bedenken. Nu heeft Google de laatste overwinning behaald, zeggende dat zijn nieuwe FaceNet systeem praktisch perfect is - het vinden van de juiste persoon 99,96% van de tijd. Het nieuwe FaceNet-systeem van Google is praktisch perfect - het haalt de juiste persoon 99.96% van de tijd - hier toont het de verscheidenheid aan lichtomstandigheden die het kan overwinnen. Google-onderzoekers noemen hun systeem de meest nauwkeurige technologie die beschikbaar is voor het herkennen van menselijke gezichten. In de paper, getiteld 'FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering', beweert Google dat het systeem bijna 100 procent nauwkeurigheid heeft bereikt op de gezichtsherkenningsdataset Labeled Faces in the Wild. De data gebruikt meer dan 13.000 gezichtsbeelden van het internet om te meten hoe accuraat de algoritmes zijn bij het verifiëren of twee beelden van hetzelfde individu zijn. "Onze methode maakt gebruik van een diep convolutie-netwerk dat is getraind om de embedding zelf direct te optimaliseren, in plaats van een tussentijdse bottleneck-laag zoals in eerdere diepgaande leerbenaderingen", zeggen de onderzoekers. 'Om te trainen gebruiken we drievouden van ruwweg op één lijn gestelde overeenkomende/niet overeenkomende gezichtsvlekken die zijn gegenereerd met behulp van een nieuwe online drievoudige mijnbouwmethode. "Het voordeel van onze aanpak is een veel grotere efficiëntie van de weergave: we bereiken de meest geavanceerde prestaties voor gezichtsherkenning met slechts 128 bytes per gezicht. "Bij de veelgebruikte dataset Labeled Faces in the Wild (LFW) bereikt ons systeem een nieuwe recordnauwkeurigheid van 99,63%. 'Op YouTube Faces DB bereikt het 95,12%. Ons systeem vermindert het foutenpercentage in vergelijking met het beste gepubliceerde resultaat met 30% op beide datasets. FaceNet werd getraind op een enorme dataset van 260 miljoen afbeeldingen en presteerde met een 86 procent of hogere nauwkeurigheid. Vorig jaar beweerde een team Chinese onderzoekers meer dan 99 procent nauwkeurigheid te hebben bereikt. In het artikel van juni 2014 zeiden Facebook-onderzoekers dat mensen die beelden analyseren in de Labeled Faces-dataset alleen in staat zijn om...
De rivaal van Facebook, DeepFace, gebruikt technologie van het Israëlische bedrijf face.com. DeepFace vindt een overeenkomend gezicht met 97,25% nauwkeurigheid. Google-onderzoekers noemen hun systeem de meest nauwkeurige technologie. Het systeem kan worden gebruikt om foto's op Google+ automatisch te herkennen.