Resuma el artículo:  Es la batalla por tu cara. Facebook y Google han estado involucrados en una guerra de algoritmos para crear el sistema perfecto de detección facial. Ahora Google ha reclamado la última victoria, diciendo que su nuevo sistema FaceNet es prácticamente perfecto - conseguir a la persona correcta el 99,96% del tiempo. El nuevo sistema FaceNet de Google es prácticamente perfecto - conseguir a la persona correcta el 99,96% del tiempo - aquí, muestra la variedad de condiciones de iluminación que puede superar. Los investigadores de Google llaman a su sistema la tecnología más precisa disponible para reconocer rostros humanos. En el documento, titulado 'FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering', Google afirma que el sistema logró una tasa de precisión de casi el 100 por ciento en el conjunto de datos de reconocimiento facial Labeled Faces in the Wild. El conjunto de datos utiliza más de 13,000 imágenes de rostros de Internet para medir la precisión de los algoritmos para verificar si dos imágenes son del mismo individuo. "Nuestro método utiliza una red convolucional profunda entrenada para optimizar directamente la propia incorporación, en lugar de una capa de cuello de botella intermedia como en los enfoques anteriores de aprendizaje profundo", dicen los investigadores. "Para entrenar, usamos trillizos de parches faciales aproximadamente alineados que coinciden / no coinciden generados usando un nuevo método de minería de trillizos en línea. "El beneficio de nuestro enfoque es una eficiencia de representación mucho mayor: logramos un rendimiento de reconocimiento facial de última generación utilizando solo 128 bytes por cara. "En el conjunto de datos de caras etiquetadas en la naturaleza (LFW, por sus siglas en inglés) ampliamente utilizado, nuestro sistema alcanza una nueva precisión récord del 99,63%. "En YouTube Faces DB alcanza el 95.12%. Nuestro sistema reduce la tasa de error en comparación con el mejor resultado publicado en un 30% en ambos conjuntos de datos. FaceNet fue entrenado en un enorme conjunto de datos de 260 millones de imágenes y funcionó con una tasa de precisión del 86 por ciento o más. El año pasado, un equipo de investigadores chinos afirmó haber logrado una precisión superior al 99 por ciento. En el documento de junio de 2014, los investigadores de Facebook dijeron que los humanos que analizan imágenes en el conjunto de datos de caras etiquetadas solo son capaces de...
El rival de Facebook, DeepFace, utiliza tecnología de la firma israelí face.com. DeepFace encuentra una cara coincidente con un 97.25% de precisión. Los investigadores de Google llaman a su sistema la tecnología más precisa. El sistema podría usarse para reconocer automáticamente las fotos en Google+.