許多商業面部識別算法似乎都具有共同的根源，使它們容易受到人口統計表現差異或偏見的影響，但也建議一個共同的解決方案，約翰·霍華德（John Howard）在期間告訴聽眾國際面部績效會議（IFPC）2020。該會議由美國國家標準技術研究所（NIST）和DHS科學技術局（S＆T）以及歐洲生物識別技術協會（EAB）和英國國家物理實驗室主持。
霍華德提出了研究，隨著Yevgeniy Sirotin也參加了IFPC 2020年第一天舉行的11個會議之一。
該測試由MDTF的John Howard，Yevgeniy Sirotin和Jerry Tipton和S＆T的Arun Vemury進行。
簡要解釋了測試方法和顯示人口聚類的數學方法，其演講還涉及研究的含義以及可以在高水平上得出的結論。
通過有選擇地刪除表現出高度聚類然後重建數據的主要成分，儘管沒有急劇減少，但具有相同性別和種族的志願者組之間的分佈以及不同的性別和種族以及配對對的分佈也減少了。
傳達面部識別算法中“廣泛同質性”的不良性，以及其將其包含在用於大型畫廊的商業系統中的後果對面部識別行業很重要，面部識別行業對當前技術的局限性進行了科學研究，這對隱私提倡了隱私提倡。霍華德說，他認為該特徵存在於所有商業面部識別系統中，並邀請會議參與者通知他他們認為沒有它。
該研究表明，在虹膜識別系統中常用的“ Daugman”算法沒有廣泛的同質性。
霍華德總結說，“識別，隔離然後刪除”這些特徵以廣泛的均勻性產生結果可能是減少面部生物識別技術偏見的方式。
一位聽眾詢問了研究相對於其他研究的研究地點，另一名聽眾詢問了從幾種探針圖像的人口統計中選擇算法的選擇，這是一種可能的替代方法。
另一位聽眾詢問眼睛顏色是否是生物識別算法中使用的功能，會議主席托尼·曼斯菲爾德（Tony Mansfield）回答說，道曼算法通常不考慮眼睛顏色。
根據霍華德和西羅替汀的說法，這項研究將繼續進行，其中有幾個不同的感興趣領域正在考慮以後的測試。
IFPC持續到週三，並於10月29日星期四結束。
文章主題
準確性|演算法|生物識別識別|生物特徵偏置|生物識別技術|生物識別研究|面部識別|國際面部績效會議（IFPC）|虹膜認可|馬里蘭州測試設施（MDTF）|nist
