In dieser Arbeit stellen wir einen Algorithmus für die unbeschränkte Gesichtsverifizierung vor, der auf tiefen Faltungsmerkmalen basiert, und evaluieren ihn am neu veröffentlichten IARPA Janus Benchmark A (IJB-A) Datensatz. Der IJB-A Datensatz umfasst realweltliche unbeschränkte Gesichter von 500 Personen mit vollständigen Pose- und Beleuchtungsvariationen, die viel schwieriger sind als die traditionellen Labeled Faces in the Wild (LFW) und YouTube Faces (YTF) Datensätze. Das tiefe Faltungsneuronale Netzwerk (DCNN) wird mithilfe des CASIA-WebFace Datensatzes trainiert. Wir führen umfangreiche Experimente am IJB-A Datensatz durch.