소셜 미디어 웹사이트의 보급으로 인해 컴퓨터 비전 연구자들이 직면한 한 가지 도전 과제는 이러한 웹사이트에서 공유된 수십억 장의 사진 중 관심 인물을 처리하고 검색하는 방법을 개발하는 것입니다. 페이스북은 2013년 백서를 통해 사용자가 2500억 장 이상의 사진을 업로드했으며, 매일 3억 5천만 장의 새로운 사진을 업로드하고 있음을 밝혔습니다. 이와 같은 막대한 양의 데이터로 인해 웹 이미지를 채굴하기 위한 대규모 얼굴 검색은 중요하면서도 어려운 문제입니다. 얼굴 인식 분야에서 상당한 진전이 이루어졌음에도 불구하고, 제약 없이 수집된 대량의 얼굴 이미지를 검색하는 문제는 충분히 해결되지 않았습니다. 이 도전 과제를 해결하기 위해, 우리는 빠른 검색 절차와 최신 상용 오프더셸프(COTS) 매처를 결합한 단계적 프레임워크를 제안합니다. 주어진 탐침 얼굴(probe face)에 대해 합성곱 신경망에서 생성된 깊은 특징(deep features)을 사용하여 가장 유사한 상위 k개의 얼굴을 찾기 위해 대규모 사진 갤러리를 필터링합니다. k개 후보군은 깊은 특징과 COTS 매처로부터 얻은 유사성을 결합하여 재정렬됩니다. 우리는 제안된 얼굴 검색 시스템을 8000만 장의 웹 다운로드 얼굴 이미지 갤러리에서 평가하였습니다. 실험 결과는 LFW 및 IJB-A와 같은 제약 없는 얼굴 인식 벤치마크에서 깊은 특징이 최신 방법들과 경쟁력을 갖춤을 입증하였습니다. 또한, 보스턴 마라톤 폭탄 테러 혐의로 유죄 판결을 받은 차르나예프 형제(Dzhokhar Tsarnaev)의 얼굴 이미지를 검색하는 실험에서는 제안된 얼굴 검색 시스템이 5백만 갤러리에서 1초 만에 동생(Dzhokhar Tsarnaev)의 사진을 순위 1위로 찾았으며, 8000만 갤러리에서는 7초 만에 순위 8위로 찾아냈습니다.