本論文では、深層畳み込み特徴を用いた制約のない顔認証アルゴリズムを提案し、新規公開されたIARPA Janus Benchmark A (IJB-A) データセット上で評価を行います。IJB-A データセットは、500人の被験者から収集された実世界の制約のない顔画像を含んでおり、ポーズや照明条件の変動が伝統的なLabeled Face in the Wild (LFW) やYoutube Face (YTF) データセットよりもはるかに困難な状況を模倣しています。深層畳み込みニューラルネットワーク (DCNN) は、CASIA-WebFace データセットを使用して訓練されました。IJB-A データセットにおける広範な実験結果を提供します。