Resume o artigo:  É a batalla pola túa cara. Facebook e Google están involucrados nunha guerra de algoritmos para crear o sistema perfecto de detección facial. Agora, Google reivindicou a última vitoria, dicindo que o seu novo sistema FaceNet é practicamente perfecto - conseguindo a persoa correcta o 99,96% do tempo. O novo sistema de FaceNet de Google é practicamente perfecto - conseguindo a persoa correcta o 99,96% do tempo - aquí, mostra a variedade de condicións de iluminación que pode superar. Os investigadores de Google chaman ao seu sistema a tecnoloxía máis precisa dispoñible para recoñecer caras humanas. No documento, titulado 'FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering', Google afirma que o sistema logrou unha taxa de precisión de case o 100 por cento no conxunto de datos de recoñecemento facial Labeled Faces in the Wild. O conxunto de datos usa máis de 13.000 imaxes de rostros de Internet para medir a precisión dos algoritmos para verificar se dúas imaxes son do mesmo individuo. "O noso método usa unha rede convolucional profunda adestrada para optimizar directamente a propia incorporación, en vez dunha capa de garganta intermedia como nos enfoques de aprendizaxe profunda anteriores", din os investigadores. "Para adestrar, usamos tríos de parches faciais aproximadamente alineados / non coincidentes xerados usando un novo método de minería de tríos en liña. "O beneficio do noso enfoque é unha eficiencia de representación moito maior: conseguimos un rendemento de recoñecemento facial de última xeración usando só 128 bytes por cara. "No amplamente utilizado conxunto de datos de caras etiquetadas na natureza (LFW), o noso sistema alcanza unha nova precisión récord do 99,63%. "En YouTube Faces DB alcanza o 95,12%. O noso sistema reduce a taxa de erro en comparación co mellor resultado publicado nun 30% en ambos os conxuntos de datos. FaceNet foi adestrado nun enorme conxunto de datos de 260 millóns de imaxes e funcionou cun 86% ou máis de precisión. O ano pasado, un equipo de investigadores chineses afirmou ter conseguido unha precisión superior ao 99 por cento. No artigo de xuño de 2014, os investigadores de Facebook dixeron que os humanos que analizan imaxes no conxunto de datos de caras etiquetadas só son capaces de...
O rival de Facebook, DeepFace, usa tecnoloxía da empresa israelí face.com. DeepFace atopa unha cara coincidente cun 97,25% de precisión. Os investigadores de Google chaman ao seu sistema a tecnoloxía máis precisa. O sistema podería usarse para recoñecer automaticamente fotos en Google+.