Kameras werden im Internet der Dinge (IoT) zunehmend verbreitet und können Gesichtserkennungstechnologien einsetzen, um den Kontext zu verbessern. Der Genauigkeitsunterschied zwischen den derzeit öffentlich verfügbaren Gesichtserkennungssystemen und den aktuellen Stand der Technik in privaten Systemen ist erheblich. In diesem Paper stellen wir unsere OpenFace-Gesichtserkennungsbibliothek vor, die diese Genauigkeitslücke schließt. Wir zeigen, dass OpenFace nahezu menschliche Genauigkeit auf dem LFW-Testbenchmark erreicht, und präsentieren zudem einen neuen Klassifizierungsbenchmark für mobile Anwendungsszenarien. Dieser Artikel richtet sich an Nichtexperten, die OpenFace nutzen möchten, und bietet eine einführende Einführung in die tiefen neuronalen Netzwerktechniken, die wir verwenden.