臉部辨識，就是透過技術學習臉的相似度
深度學習的模型，本質上是一個函數 f(x)
任何任務，譬如說分類、物體偵測、臉部辨識、姿勢偵測
都是這個概念
輸入一張圖 x，得到 y = f(x)
如何找到這個 f(x) 呢？
透過 gradient descent，這本質上是一個最佳化問題
給予一堆圖片 x，找到一個最佳的 f() 使得 f(x) 與提供的答案 y 非常相近
所以我們可以給一堆臉作為 x
相同人的 f(x) 會非常接近
目前主流來說，這邊的 f(x) 會是一個向量
相同的臉之間的向量，距離會非常接近
我們就可以找到一個模型 f() 去判斷是不是同一個人了
至於在手機上運作就是另一個話題了，和效能、硬體比較相關
不過核心的技術大概是這樣
像你提的例子，首先 99% 算是一個較差的數字
多數市面上產品應該會有遠高於此的精度
再來是，
也有可能只是資料標錯啦肥宅
※ 引述《kingtama (立志成為唬爛王)》之銘言：
: 手機臉部辨識技術
: 是怎麼做到的??
: 如果拿金城武的照片
: 做第一次建立
: 之後本宅直接刷臉就解開了
: 這個代表
: 本宅跟金城武99%神似??