Facebook 主要使用基于深度学习的人脸识别算法，其中其专有的 DeepFace 系统是最著名之一。DeepFace 于 2014 年推出，采用卷积神经网络 (CNN) 架构，并在数百万张带有标签的人脸图像上进行训练。该模型使用一个九层神经网络，将人脸特征映射到 128 维向量空间，向量之间的距离对应于人脸相似度。例如，DeepFace 在 Labeled Faces in the Wild (LFW) 基准测试中达到了 97.35% 的准确率，接近人类水平的性能。关键技术包括用于规范人脸姿势的 3D 人脸对齐，以及通过比较正向（同一个人）和负向（不同的人）图像对来优化特征嵌入的三元组损失函数。这种方法使 Facebook 能够处理光照、角度和遮挡的变化。
随着时间的推移，Facebook 很可能已经改进了其算法，以提高效率和准确性。虽然 DeepFace 奠定了基础，但后来的进步，如 FaceNet（由 Google 开发）和 ArcFace 引入了基于间隔的损失函数，如 Angular Margin Loss，它们更好地分离了向量空间中的人脸嵌入。Facebook 的系统可能融合了类似的概念，针对大规模数据集和实时性能进行优化。例如，Facebook 的基础设施每天处理数十亿张图像，要求算法平衡计算成本和精度。可能会使用模型量化或蒸馏等技术，以便在服务器上部署更轻量的模型而又不牺牲准确性。此外，Facebook 的算法是在多样化的用户上传数据上训练的，这使得其对于不同种族、年龄和面部表情具有鲁棒性——这对于全球用户群体至关重要。
在实践中，Facebook 的人脸识别技术支持照片标记建议和账户安全检查等功能。当用户上传照片时，系统会生成一个人脸特征签名（嵌入），并将其与存储的已标记好友模板进行比较。隐私和可扩展性是关键考虑因素：嵌入被存储为数值向量而非原始图像，处理过程发生在服务器端。然而，Facebook 在选择加入政策和数据使用方面面临审查，这导致在某些地区禁用了自动标记等转变。对于开发者来说，理解这些系统突出了平衡准确性、伦理和性能方面的挑战——这些经验适用于任何大规模机器学习部署。Facebook 的方法强调了 CNN、损失函数设计和基础设施优化在现实世界计算机视觉系统中的重要性。