脸部辨识，就是透过技术学习脸的相似度
深度学习的模型，本质上是一个函数 f(x)
任何任务，譬如说分类、物体侦测、脸部辨识、姿势侦测
都是这个概念
输入一张图 x，得到 y = f(x)
如何找到这个 f(x) 呢？
透过 gradient descent，这本质上是一个最佳化问题
给予一堆图片 x，找到一个最佳的 f() 使得 f(x) 与提供的答案 y 非常相近
所以我们可以给一堆脸作为 x
相同人的 f(x) 会非常接近
目前主流来说，这边的 f(x) 会是一个向量
相同的脸之间的向量，距离会非常接近
我们就可以找到一个模型 f() 去判断是不是同一个人了
至于在手机上运作就是另一个话题了，和效能、硬件比较相关
不过核心的技术大概是这样
像你提的例子，首先 99% 算是一个较差的数字
多数市面上产品应该会有远高于此的精度
再来是，
也有可能只是资料标错啦肥宅
※ 引述《kingtama (立志成为唬烂王)》之铭言：
: 手机脸部辨识技术
: 是怎么做到的??
: 如果拿金城武的照片
: 做第一次建立
: 之后本宅直接刷脸就解开了
: 这个代表
: 本宅跟金城武99%神似??