DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的,其贡献在于对人脸对齐和人脸表示环节的改进。1)在人脸对齐环节,引入了3D人脸模型对有姿态的人脸就行分片的仿射对齐。2)在人脸表示环节,利用一个9层的深度卷积在包含4000人、400万张人脸的数据集上学习人脸表示,这个9层的DCNN网络有超过1.2亿个参数。本文的模型在LFW数据集上取得了97.25 的平均精度(逼近了人类97.5 的极限),同时在Youtube数据集上取得了当前最好的结果,比之前的NO.1整整高出了12.7 。