Sumaryoha ang artikulo:  Kini mao ang gubat alang sa imong nawong. Ang Facebook ug Google nalangkit sa gubat sa algoritmo aron makahimog hingpit nga sistema sa pag-ila sa nawong. Karon ang Google miangkon sa labing bag-ong kadaogan, nga nag-ingon nga ang bag-ong sistema sa FaceNet niini praktikal nga hingpit - nga makabaton sa hustong tawo sa 99.96% sa panahon. Ang bag-ong sistema sa FaceNet sa Google mao ang praktikal nga hingpit - sa pagkuha sa husto nga tawo 99.96% sa panahon - dinhi, kini nagpakita sa nagkalain-laing mga kahimtang sa kahayag nga kini makalabaw. Gitawag sa mga tigdukiduki sa Google ang ilang sistema nga labing tukmang teknolohiya nga mabatonan sa pag-ila sa tawhanong mga nawong. Sa papel, nga nag-ulohan nga 'FaceNet: Usa ka Unified Embedding alang sa Pag-ila sa nawong ug Pag-clustering', ang Google nag-angkon nga ang sistema nakab-ot hapit 100 porsyento nga rate sa katukma sa facial recognition dataset nga Labeled Faces in the Wild. Ang dataset naggamit ug kapin sa 13,000 ka hulagway sa nawong gikan sa Internet aron masukod kon unsa ka tukma ang mga algorithm sa pag-verify kon ang duha ka hulagway mao ba ang samang indibiduwal. 'Ang among paagi naggamit ug lalom nga konvolusyonal nga network nga gibansay sa direkta nga pag-optimize sa pag-embed mismo, inay kay sa usa ka tungatunga nga bottleneck layer sama sa kanhing mga pamaagi sa lalom nga pagkat-on,' matod sa mga tigdukiduki. 'Sa pagbansay, among gigamit ang mga triplets nga halos nagkatapok ug nagkatapok / dili-nagkatapok nga mga patch sa nawong nga gihimo pinaagi sa bag-ong online nga pamaagi sa pagmina sa triplets. "Ang bentaha sa among paagi mao ang mas dakong kahusayan sa pagrepresentar: nakab-ot namo ang kinabag-ohang pag-ila sa nawong nga naggamit lamang ug 128 ka byte matag nawong. "Sa kaylap nga gigamit nga Labeled Faces in the Wild (LFW) dataset, ang among sistema nakab-ot ug bag-ong rekord nga katukma nga 99.63%. 'Sa YouTube Faces DB kini nakab-ot ug 95.12%. Ang among sistema nakunhoran sa gidaghanon sa sayop kon itandi sa labing maayong resulta nga gipatik ug 30% sa duha ka grupo sa datos. Ang FaceNet gibansay diha sa dako kaayong 260-milyon-nga-imaging dataset ug gihimo sa 86 porsiyento ug mas taas nga rate sa katukma. Sa miaging tuig, ang usa ka grupo sa mga tigdukiduki sa Tsina nangangkon nga nakab-ot nila ang labaw sa 99 porsiyento nga katukma. Sa Hunyo 2014 nga papel, ang mga tigdukiduki sa Facebook miingon nga ang mga tawo nga nag-analisar sa mga hulagway sa Labeled Faces dataset makahimo lamang sa...
Ang kaatbang sa Facebook nga DeepFace naggamit sa teknolohiya gikan sa Israeli nga kompanya nga face.com. Ang DeepFace nakakaplag ug katumbas nga nawong nga may 97.25% nga katukma. Gitawag sa mga tigdukiduki sa Google ang ilang sistema nga labing tukmang teknolohiya. Ang sistema mahimong gamiton sa awtomatikong pag-ila sa mga letrato diha sa Google+.