視覺框已將其生物識別面部識別算法提交給美國國家標準與技術研究院（NIST）的面部識別供應商測試（FRVT），該公司表示，它表現優於該領域的一些頂級競爭對手。
最新的NIST FRVT 1：1和1：N測試於6月3日開放，Vision-Box說，在測試60多家提供商的109算法時，該公司在實時識別測試集中取得了特別強勁的結果。 “ VisionBox-001”算法在Mugshot類別中排名第24，在野外圖像類別中排名第34最新報告FRVT第1部分：驗證。該公告顯示，結果表明該技術適用於無縫旅行計劃。
“Receiving this recognition confirms our ambition to provide one of the leading matching services integrated within our Orchestra suite, a technology which is continuously being optimized for passenger handling in large scale scenarios. We are dedicating the same level of attention to matching performance, as we have been successfully doing so for the biometric capture, because both have to go hand-in-hand, if accurate performance is expected in highly scaled implementations,” Vision-Box CEO Miguel Leitmann points 出去。
“今天正在進行的一些部署正在利用我們的技術，為機場，航空公司和邊境警察最終可以在'by-design'認證環境中進行合作，消除了分離的數據筒倉的遺產以及處理與協作中與身份管理有關的身份管理相關的敏感數據挑戰的遺產。”
Vision-Box Fr面部識別算法基於人工智能和深度學習技術，並且是公司旗艦樂團無縫旅行者投資組合的一部分。樂團用戶可以將利益相關者（包括邊境控制當局，航空公司和機場）連接，其身份管理作為服務（IDMAAS）架構。
該公司指出最先進的Oneid部署，例如阿姆斯特丹 - 奇普（Amsterdam-Schiphol），迪拜，班加羅爾（Bangalore）和阿魯巴（Aruba）的人，包括從路邊到門口的數百個乘客流程點。 Vision-Box最近還部署了生物識別登機平台支持肯尼迪終端的Oneid願景。
