面部識別技術的擴散正在引起顛覆它的方法，例如抗議者在香港使用的激光指針，以避免通過面部識別的CCTV攝像機識別，經濟學家報告。
經濟學家指出的那樣，哪種動力面部識別算法的機器學習技術與人類的視野不像人類的視野，因此容易受到對人不起作用的偽裝或欺騙方法的影響。
紐約大學的研究員亞當·哈維（Adam Harvey）創建了“ cv Dazzle”化妝設計方法來欺騙面部識別算法，他開發了一系列旨在觸發誤報的衣服，並降低了佩戴者臉部的置信度得分，稱為Hyperface。去年，研究人員開發了一種產生假否定性的方法，從理論上講，甚至是假陽性紅外LED固定在棒球帽上。對抗機器學習技術也產生了一些有效的圖像用於欺騙自動面部識別系統。
計算機視覺啟動跟踪AI已經開發了一種方法，可以跟踪攝像頭的人，同時模糊框架中的所有面孔，TechCrunch報告。
該報告稱，該公司正在參加最新的Y Combinator的加速器計劃，其創始人認為面部識別過於侵犯公共隱私。跟踪AI的技術根據他們的衣服，髮型和其他功能跟踪人們。該公司認為，優勢是它允許根據描述而不是照片進行搜索。
公眾是否會認為這一點侵入性還有待觀察。
