Si tu cámara de fotos compacta e incluso smartphone incluye un modo de detección de caras para mejorar el enfoque cuando hay personas en la escena, es gracias al algoritmo Viola-Jones, método sencillo que busca líneas verticales luminosas (se corresponden con la nariz). El problema asociado a ese algoritmo es que solo es capaz de detectar rostros que se encuentran de frente, lo que lo limita bastante como algoritmo para identificar personas en imágenes. Con el objetivo de solucionar esa barrera están trabajando Sachin Farfade y Mohammad Saberian dentro de Yahoo Labs, y Li-Jia Li de la Universidad de Stanford. El nuevo algoritmo que están desarrollando recurre a las redes neuronales tan de moda para conseguir reconocer rostros desde casi cualquier ángulo e incluso parcialmente tapados.
Las redes neuronales que usan para su algoritmo han sido entrenadas tomando como base unas 200.000 imágenes que contienen rostros en diferentes ángulos, y unas 20 millones de instantáneas donde no las hay. El resultado por ahora les permite incluso identificar con bastante fiabilidad varios rostros en una misma imagen, lo que les da ventaja frente a otros algoritmos.