IoT（モノのインターネット）におけるカメラの普及が進む中で、顔認識技術を活用することで、より高度な状況認識が可能になっています。現在公開されている顔認識システムと最先端のプライベート顔認識システムとの間には、大きな精度のギャップが存在しています。本論文では、この精度ギャップを埋めるべく、我々が開発したオープンソースの顔認識ライブラリ「OpenFace」を紹介します。本研究では、OpenFaceがLFWベンチマークにおいて人間の精度に近い性能を達成することを示し、モバイル環境を想定した新たな分類ベンチマークも提案しています。本論文はOpenFaceの利用に興味を持つ非専門家を対象としており、当該システムで用いている深層ニューラルネットワーク技術についての入門的な解説も含まれています。