顔認識システム
2000枚を超える写真のデータベースの上で実行された実験において、コンピュータと人間の顔認識力比較では常にコンピュータが優れていた。
1997年頃、ドイツのルール大学ボーフムとアメリカの南カリフォルニア大学はマサチューセッツ工科大学やメリーランド大学カレッジパーク校のシステムよりさらに優れた顔認識システムを開発した。ボーフムのソフトウェアは ZN-Face として製品化され、ドイツ銀行や空港で採用された。この顔認識システムは不完全な顔画像でも十分認識でき、口ひげ、あごひげ、髪型の違い、眼鏡やサングラスをつけていても認識可能だとされた。
画像検索には一般に画像への何らかのタグ付けが必要である。2007年1月、Polar Rose は顔認識技術を使って写真から人物の頭部の3次元イメージを約1.5秒で作成し、ユーザーにその人物の名を尋ねることで名前と顔を一致させ、画像検索のタグとして利用するサービスを開始した。
2006年、Face Recognition Grand Challenge (FRGC) にて最新の顔認識システムの評価が行われた。その結果、2002年のシステムに比べると10倍、1995年のシステムに比べると100倍の正確さで認識できることが示された。中には人間のもつ顔認識能力を凌ぐアルゴリズムもあり、一卵性双生児を別人として識別できた。
低解像度の顔画像の解像度を強化する技法として face hallucination がある。また、近年ではカメラ自体が高ピクセル化しており、解像度の問題は解消されつつある。