美國國家科學技術研究所（NIST）的官員預計，在新的面部識別供應商測試中，匹配面對面的錯誤率將減少三倍，該供應商當前正在進行，該測試將其工作，聯邦調查局報告。
從2013年到2018年，FRVT的結果已經提高了20倍，這歸因於卷積神經網絡。 NIST計算機科學家Mei Lee Ngan在最近的一個安全行業協會上對觀眾說，像Microsoft這樣的領先算法現在可以將側面照片匹配到與2010年算法相似的精確度的拍攝的照片，可以將額葉照片與Mugshots相匹配。但是，將在140個算法中傳播，這些算法將進行測試。
Fedscoop說：“有一定比例的[算法]確實很好並且非常有能力，但是面部識別算法開發人員的尾巴很長，只是做得不好。” “因此，該技術尚未商品化。”
國土安全部的生物識別技術中心（BTC）也有望在其第二次發表結果生物識別技術集會在接下來的幾周中。該測試使數百名志願者進入了今年早些時候12週的參與者提供的12個高通量門。
BTC主管Arun Vemury表示，某些系統未能捕獲足夠的數據來交付第一次集會中20％的時間。他還指出，最快的系統並不是最準確的。
Vemury稱，虹膜掃描運動的動作繼續挑戰公司，但最新測試的結果仍然很有希望。
“時機變得更好，無法獲取費率的時間通常會下降……我們看到了非常好的滿意度得分。”
海關和邊境保護局（CBP）生物識別退出戰略轉型的代理總監Jeni最佳說明，該機構計劃將其旅行者驗證服務與運輸安全管理局（TSA）的安全飛行計劃相結合。她還說，在操作員必須迅速工作的環境中，指紋和虹膜生物識別檢查是不可行的，說：“我們不能阻礙旅行的公眾。”
新的Reservations.com調查表明，只有43％美國人讚成在機場的面部識別使用，將近三分之一反對它。生物識別更新最近討論了機場生物識別技術並努力使他們與幾位行業專家保持一致。
