It is the battle for your face. Facebook and Google have been involved in an algorithm war to come up with the perfect facial detection system. Now Google has claimed the latest victory, saying its new FaceNet system is practically perfect - getting the right person 99.96% of the time. Google's new FaceNet system is practically perfect - getting the right person 99.96% of the time - here, it shows the variety of lighting condition it can overcome . Google researchers call their system the most-accurate technology available for recognizing human faces. In the paper, titled 'FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering', Google claims the system achieved nearly 100-percent accuracy rate on the facial recognition dataset Labeled Faces in the Wild. The dataset uses more than 13,000 face images from the Internet to measure how accurate the algorithms are at verifying whether two images are of the same individual . 'Our method uses a deep convolutional network trained to directly optimize the embedding itself, rather than an intermediate bottleneck layer as in previous deep learning approaches,' the researchers say. 'To train, we use triplets of roughly aligned matching / non-matching face patches generated using a novel online triplet mining method. 'The benefit of our approach is much greater representational efficiency: we achieve state-of-the-art face recognition performance using only 128-bytes per face. 'On the widely used Labeled Faces in the Wild (LFW) dataset, our system achieves a new record accuracy of 99.63%. 'On YouTube Faces DB it achieves 95.12%. Our system cuts the error rate in comparison to the best published result by 30% on both datasets. FaceNet was trained on an enormous 260-million-image dataset and performed at an 86 percent and higher accuracy rate. Last year, a team of Chinese researchers claimed to have achieved better than 99 percent accuracy. In the June 2014 paper, Facebook researchers said that humans analyzing images in the Labeled Faces dataset are only able to achieve 97.5 percent accuracy. However, Google researchers went beyond simply verifying whether two faces are identical by also attaching a name to a face. Google's system first clusters photos into a collection of similar faces . Taking a classic facial recognition approach, the researchers went as far as organizing the images into groups of faces that look the most similar or the most distinct. When Google's FaceNet and Facebook's 'DeepFace' are eventually integrated into their company's web platforms, it is believed they will automate the process of tagging photos and searching for people and will also make it easier for web companies to analyze their users' social networks and to assess global trends. FaceNet was trained on an enormous 260-million-image dataset and performed at an 86 percent and higher accuracy rate. These were the only images it did NOT get right. Facebook's technology - called DeepFace - was first showcased last March, but the site has now started rolling out the automatic tagging tool to select users. DeepFace uses technology designed by an Israeli startup called face.com. Facebook bought the startup in 2013 and developed the facial recognition tool with support from face.com's Yaniv Taigman at its Artificial Intelligence lab. The researchers used the software to build a 3D model of a face from a photo that can be rotated into the best position for an algorithm to begin searching for a match. After creating a model, the team used a neural network that had been trained on a database of faces to try and match the face with one in a test database of more than 4 million images, containing more than 4,000 separate identities, each one labelled by humans. Its creators said DeepFace finds a match with 97.25 per cent accuracy. Facebook's DeepFace technology uses a 3D model to virtually rotate faces so that are facing the camera. Image (a) shows the original image, and (g) shows the final, corrected version which the software then attempts to recognise . DeepFace uses technology designed by an Israeli startup called face.com. Facebook bought the startup in 2013 and developed the facial recognition tool with support from face.com's Yaniv Taigman at its Artificial Intelligence lab. The researchers used the software to build a 3D model of a face from a photo that can be rotated into the best position for an algorithm to begin searching for a match. After creating a model, the team used a neural network that had been trained on a database of faces to try and match the face with one in a test database of more than 4 million images, containing more than 4,000 separate identities, each one labelled by humans. Its creators said DeepFace finds a match with 97.25 per cent accuracy. The tagging option has now started appearing in the privacy settings of accounts globally - although in many cases it says the feature is 'unavailable' -  but a number of users have reportedly been given the tool. Taylor Hatmaker at The Daily Dot, for example, said that she recently tested the feature using an album of 15 photos. None of the images had been shared previously, and Facebook identified and automatically tagged faces in eight of the photos. Only one tag was incorrect, and the images it didn't offer suggestions for were 'taken in dark rooms' or were blurry. A test using real people recruited on Amazon's Mechanical Turk crowdsourcing site achieved 97.5 per cent accuracy. Security researcher Lee Munson said: 'The social network plans to use the system to identify its users in new photos as they are uploaded. Security researcher Lee Munson said: 'The social network plans to use the system to identify its users in new photos as they are uploaded. If your visage appears in one of the 400 million pictures added to the network each day you'll receive an email from Facebook alerting you' Its creators said DeepFace finds a match with 97.25 per cent accuracy . 'If your visage appears in one of the 400 million pictures added to the network each day you'll receive an email from Facebook alerting you.' Tagging photos in this way is restricted in the EU following a report by Ireland's Data Protection Authority (DPA) that advised removing it in 2012. This means it is not available in Europe. Elsewhere, people who do have the feature but want to disable it can go to their Facebook Settings menu and open the Privacy menu. Under 'How can I manage tags people add and tagging suggestions there will be an option labelled Who sees tag suggestions when photos that look like you are uploaded?', change the option to 'No One.' Facebook said it does not have an official comment about the technology or rollout plans.
Facebook's rival DeepFace uses technology from Israeli firm face.com .
DeepFace finds a matching face with 97.25% accuracy .
Google researchers call their system the most-accurate technology .
System could be used to automatically recognise photos on Google+ .
זה הקרב על הפנים שלך. פייסבוק וגוגל היו מעורבות במלחמת אלגוריתמים כדי להמציא את מערכת זיהוי הפנים המושלמת. עכשיו גוגל טענה את הניצחון האחרון, ואמרה שמערכת FaceNet החדשה שלה היא כמעט מושלמת - מקבלת את האדם הנכון ב-99.96% מהזמן. מערכת FaceNet החדשה של גוגל היא כמעט מושלמת - מקבלת את האדם הנכון ב-99.96% מהזמן - כאן היא מראה את מגוון מצבי התאורה שהיא יכולה להתגבר עליה. חוקרי גוגל מכנים את המערכת שלהם הטכנולוגיה המדויקת ביותר הזמינה לזיהוי פנים אנושיות. במאמר, שכותרתו 'FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering', גוגל טוענת שהמערכת השיגה קצב דיוק של כמעט 100 אחוז במערך הנתונים של זיהוי הפנים שכותרתו Faces in the Wild. מערך הנתונים משתמש ביותר מ-13,000 תמונות פנים מהאינטרנט כדי למדוד עד כמה האלגוריתמים מדויקים באימות אם שתי תמונות הן של אותו אדם. "השיטה שלנו משתמשת ברשת קונבולוציונית עמוקה שאומנה לייעל ישירות את ההטמעה עצמה, ולא בשכבת צוואר בקבוק ביניים כמו בגישות למידה עמוקה קודמות", אומרים החוקרים. "כדי לאמן, אנו משתמשים בשלישיות של טלאי פנים תואמים/לא תואמים המיוצרים בשיטת כריית שלישיות מקוונת חדשנית. "היתרון של הגישה שלנו הוא יעילות ייצוגית הרבה יותר גדולה: אנו משיגים ביצועי זיהוי פנים עדכניים תוך שימוש ב-128 בתים בלבד לפרצוף. 'במערך הנתונים הנפוץ של Labeled Faces in the Wild (LFW), המערכת שלנו משיגה דיוק שיא חדש של 99.63%. 'ב-YouTube Faces DB זה משיג 95.12%. המערכת שלנו מורידה את שיעור השגיאות בהשוואה לתוצאה הטובה ביותר שפורסמה ב-30% בשני מערכי הנתונים. FaceNet הוכשרה על מערך נתונים עצום של 260 מיליון תמונות ובוצעה בשיעור דיוק של 86 אחוזים ויותר. בשנה שעברה, צוות של חוקרים סינים טען שהשיג דיוק טוב יותר מ-99%. במאמר של יוני 2014, חוקרי פייסבוק אמרו שבני אדם המנתחים תמונות במערך הנתונים של Labeled Faces מסוגלים להשיג דיוק של 97.5 אחוז בלבד. עם זאת, חוקרי גוגל עברו מעבר לאימותם של שני פרצופים זהים על ידי הצמדת שם לפנים. המערכת של גוגל מקבצת תחילה תמונות לאוסף של פנים דומות . תוך שימוש בגישה קלאסית של זיהוי פנים, החוקרים הגיעו עד לארגון התמונות לקבוצות של פרצופים שנראים הכי דומים או הכי ברורים. כאשר FaceNet של גוגל ו-'DeepFace' של פייסבוק ישולבו בסופו של דבר בפלטפורמות האינטרנט של החברה שלהן, מאמינים שהן יהפכו את תהליך תיוג התמונות וחיפוש אנשים לאוטומטיים וגם יקלו על חברות האינטרנט לנתח את הרשתות החברתיות של המשתמשים שלהן. להעריך מגמות עולמיות. FaceNet הוכשרה על מערך נתונים עצום של 260 מיליון תמונות ובוצעה בשיעור דיוק של 86 אחוזים ויותר. אלה היו התמונות היחידות שזה לא התקבל נכון. הטכנולוגיה של פייסבוק - שנקראת DeepFace - הוצגה לראשונה במרץ האחרון, אך האתר החל כעת להפיץ את כלי התיוג האוטומטי למשתמשים נבחרים. DeepFace משתמשת בטכנולוגיה שעוצבה על ידי סטארטאפ ישראלי בשם face.com. פייסבוק רכשה את הסטארט-אפ ב-2013 ופיתחה את כלי זיהוי הפנים בתמיכה של יניב טייגמן של face.com במעבדת הבינה המלאכותית שלה. החוקרים השתמשו בתוכנה כדי לבנות מודל תלת מימד של פנים מתמונה שניתן לסובב למיקום הטוב ביותר עבור אלגוריתם להתחיל בחיפוש אחר התאמה. לאחר יצירת מודל, הצוות השתמש ברשת נוירונים שהוכשרה על מסד נתונים של פרצופים כדי לנסות להתאים את הפנים לאחד במסד נתונים של יותר מ-4 מיליון תמונות, המכילות יותר מ-4,000 זהויות נפרדות, כל אחת מסומנת על ידי בני אנוש. יוצריה אמרו ש-DeepFace מוצאת התאמה עם דיוק של 97.25%. טכנולוגיית DeepFace של פייסבוק משתמשת במודל תלת מימד כדי לסובב פרצופים באופן וירטואלי כך שהם פונים למצלמה. תמונה (א) מציגה את התמונה המקורית, ו-(ז) מציגה את הגרסה הסופית המתוקנת שהתוכנה מנסה לזהות. DeepFace משתמשת בטכנולוגיה שעוצבה על ידי סטארטאפ ישראלי בשם face.com. פייסבוק רכשה את הסטארט-אפ ב-2013 ופיתחה את כלי זיהוי הפנים בתמיכה של יניב טייגמן של face.com במעבדת הבינה המלאכותית שלה. החוקרים השתמשו בתוכנה כדי לבנות מודל תלת מימד של פנים מתמונה שניתן לסובב למיקום הטוב ביותר עבור אלגוריתם להתחיל בחיפוש אחר התאמה. לאחר יצירת מודל, הצוות השתמש ברשת נוירונים שהוכשרה על מסד נתונים של פרצופים כדי לנסות להתאים את הפנים לאחד במסד נתונים של יותר מ-4 מיליון תמונות, המכילות יותר מ-4,000 זהויות נפרדות, כל אחת מסומנת על ידי בני אנוש. יוצריה אמרו ש-DeepFace מוצאת התאמה עם דיוק של 97.25%. אפשרות התיוג החלה כעת להופיע בהגדרות הפרטיות של חשבונות ברחבי העולם - למרות שבמקרים רבים היא אומרת שהתכונה 'לא זמינה' - אך לפי הדיווחים, מספר משתמשים קיבלו את הכלי. Taylor Hatmaker ב-The Daily Dot, למשל, אמרה שלאחרונה היא בדקה את התכונה באמצעות אלבום של 15 תמונות. אף אחת מהתמונות לא שותפה בעבר, ופייסבוק זיהתה ותייגה אוטומטית פרצופים בשמונה מהתמונות. רק תג אחד היה שגוי, והתמונות שלא הציע הצעות להן "צולמו בחדרים חשוכים" או היו מטושטשות. מבחן באמצעות אנשים אמיתיים שגויסו באתר מיקור ההמונים Mechanical Turk של אמזון השיג 97.5 אחוז דיוק. חוקר האבטחה לי מונסון אמר: "הרשת החברתית מתכננת להשתמש במערכת כדי לזהות את המשתמשים שלה בתמונות חדשות תוך כדי העלאתן. חוקר האבטחה לי מונסון אמר: "הרשת החברתית מתכננת להשתמש במערכת כדי לזהות את המשתמשים שלה בתמונות חדשות תוך כדי העלאתן. אם הוויזה שלך מופיעה באחת מ-400 מיליון התמונות שנוספו לרשת בכל יום, תקבל אימייל מפייסבוק המתריע בפניך. יוצריה אמרו ש-DeepFace מוצא התאמה עם דיוק של 97.25 אחוז. 'אם הוויזה שלך מופיעה באחת מ-400 מיליון התמונות שנוספו לרשת בכל יום, תקבל מייל מפייסבוק שמתריע בפניך.' תיוג תמונות בדרך זו מוגבל באיחוד האירופי בעקבות דוח של רשות הגנת המידע של אירלנד (DPA) שהמליץ ​​להסיר אותו בשנת 2012. המשמעות היא שהוא אינו זמין באירופה. במקומות אחרים, אנשים שיש להם את התכונה אבל רוצים להשבית אותה יכולים לעבור לתפריט ההגדרות שלהם בפייסבוק ולפתוח את תפריט הפרטיות. תחת 'איך אני יכול לנהל תגים שאנשים מוסיפים והצעות לתיוג, תהיה אפשרות שכותרתה מי רואה הצעות לתגים כאשר תמונות שנראות כמוך מועלות?', שנה את האפשרות ל'אף אחד'. פייסבוק מסרה שאין לה הערה רשמית לגבי הטכנולוגיה או תוכניות ההפצה.
יריבתה של פייסבוק DeepFace משתמשת בטכנולוגיה של החברה הישראלית face.com.
DeepFace מוצא פנים תואמות עם דיוק של 97.25%.
חוקרי גוגל מכנים את המערכת שלהם הטכנולוגיה המדויקת ביותר.
המערכת יכולה לשמש לזיהוי אוטומטי של תמונות ב-Google+.