谷歌再次對社交網絡表現出濃厚的興趣。但或許和消費者想象的有所不同，它并非又一個失敗的聊天APP，也不是從未扣響成功的Google Plus，而是一種全新的人臉識別方式。在最新獲得的專利“以社交網絡為輔助的面部識別系統”中，嘗試通過解析社交關系來更好的識別你的面部信息。

反向圖像搜索的原理通常是提取圖像中的視覺元素同其他照片進行匹配，通過情況下是所得到的結果是沒有意義的，但只要照片的光線充足，并且分辨率足夠高，谷歌往往能夠獲得正確的答案。

這個系統確實有效，但需要進一步的改進。目前所搜索的結果通常是半相關的，尤其是對于那些沒有更多數據可供選擇的人來說，往往無法獲得匹配。例如從Facebook的中學畢業照中找出你的好友Katie，在使用該照片后系統往往只能返回Facebook賬號。

不過在新系統中，人工智能不僅能通過視覺線索來識別面部信息，而且還能調用來自私人通信、社交網絡、協作應用甚至是日歷中的數據。用戶以圖片的形式輸入“視覺查詢”，然后系統使用高級圖像識別技術來分析圖像和外觀，并會使用上述數據源進行潛在匹配。

Google目前的系統僅僅基于視覺線索進行匹配，而新系統會額外步驟來增強圖像中人員的識別。其中包括你的籍貫、年齡、職業、和其他各種數據來源，Google會努力確保它會返回與你查詢相關的圖像，有些來自于你的社交網絡，有些來自于其他協作應用中所提取的數據。

例如輸入一張Amanda的照片，在進行常規的視覺線索匹配之外，系統還會調用你的鏈接、你在Facebook上的好友信息，以及她在你個人Twitter上的轉發等數據，在綜合這些數據之后Google會識別這樣圖片來告訴你照片中的人物是誰。