薩里大學已經開發了一種多種族識別系統，該系統比其他通常使用的系統提供了更準確的結果。
正如圖案識別期刊所詳述的那樣，3D變形的面部模型從不同的種族面孔“學習”，以更有效地識別2D圖片中的人 - 即使個人的外觀受其姿勢，表達，照明或不良圖像分辨率的影響。
儘管許多面部識別系統已經將3D模型調整為圖片中的2D面，但大多數係統都將相同的模型用於不同的種族，而忽略了關鍵差異。
薩里的研究人員視覺，語音和信號處理中心（CVSSP）發現在嘗試識別人時，使用多種族3D面部模型會產生更準確的結果。
該研究還發現，當您使用教導學習不同種族的模型時，該團隊的衰老效應技術（用於識別人們的老齡化技術）（用於識別人們）。
該論文首席作者CVSSP的Zhenhua Feng博士說：“可以肯定地說，面部識別技術在我們的日常生活中越來越普遍。” “我們需要確保它盡可能準確，以便人們可以信任這項技術。我們發現，與當今使用的典型的多合一模型相比，了解黑色，白色和亞洲面孔的模型在識別2D面前要準確得多。”
馮博士最近因涉及面部地標本地化的工作而獲得了歐洲生物識別行業獎。
他是CVSSP團隊的一員，該團隊正在為工程和物理科學研究委員會提供600萬英鎊（790萬美元）的項目，以對全國各地的大眾進行面部認可。
薩里大學的傑出教授，CVSSP的創始人約瑟夫·基特勒（Josef Kittler）教授說：“我們認為面部識別技術將成為永久的力量。” “這將幫助我們保護自己的財產，為數據提供更好的安全性並保護我們免受傷害。但是，準確性是我們必須要注意的是，我們正在努力改善CVSSP的努力。Feng博士的項目以及我們在中心所做的更廣泛的工作以及在案例中的準確性，甚至在極端的情況下，我們在中心進行的更廣泛的工作，甚至可以在極端的案例中進行嘗試，即在極端的情況下，在極端的情況下，是在極端的案例中，是在極端的案例中，或者在極端的情況下，是在極端的案例中，既可以構成圖像，也可以在極端的情況下進行構成。 系統。”
3月，眾議院監督和政府法規委員會舉行了兩黨聽證會，以審查使用面部識別技術執法機構，特別是聯邦調查局的政策。當時，喬治敦法律的隱私和技術中心建議聯邦調查局僅測試其種族偏見系統。
