正如NIST生物識別標準和測試鉛的帕特里克·格羅斯（Patrick Grother）一樣，這對發展的標準很快就可以大大提高該領域的面部識別表現，並向本週數百人的網絡研討會受眾解釋了。
持續的發展ISO/IEC 24358面對捕獲規格和ISO/IEC 29794-5在國際面部表演會議（IFPC）2020年的第二天，Grother解釋了面部圖像質量的標準。
這些標準可能有用的原因和情況有很多。
Grother說，提高圖像質量可以使演示攻擊檢測更加廣泛地適用，並且也可以將一類表面吸引的捕獲設備編程為直接將圖像上傳到發行當局，以避免發生變形欺騙的潛在風險。
對於解決人口統計問題或人類審查，也需要更高的分辨率和較低的壓縮。
這些標準不是禁止解決方案，而是利用現有工作，例如姿勢估計。
通過指定對具有高像素深度或靈敏度的機器視覺攝像機的要求，或通過閉環暴露控制，可以確保高質量的圖像，其中在傳感器上調整了諸如增益之類的參數。
“整體上，這種項目旨在使面對捕獲至少與指紋捕獲一樣的成熟度；專用對象；專用的信號處理和虹膜識別。”
這兩種生物特徵識別方式均具有專門構建的傳感器，但是正如Groth所指出的那樣，大多數面部識別仍然是“對他們所看的東西一無所知”。
可能會導致多個面孔或圖像失真。
面對面的捕獲標準將施加靜態圖像要求，並指定攝像機子系統的某些功能，包括面部檢測，範圍估計，姿勢估計和照明控制。智能手機通常包含計算機視覺功能，以幫助其用戶拍攝更好的照片，而Grother表示，儘管成本和外形限制了，但遠遠超出了便宜的貨架網絡攝像頭的遠遠超出了廉價的貨架網絡攝像頭。
也需要更高定義的成像來減少假陽性匹配，而不會進行改進以獲得更多的假陰性結果。家族關係，尤其是雙胞胎超出了大多數算法之間區分之間的能力，並且從單個區域中繪製的大數據集中的比較也表明了誤報的持久性，這與“廣泛的同質性”效果一致會議早些時候討論。
高足夠高的分辨率可以揭示皮膚紋理，除其他特徵（如微小的疤痕）外，似乎沒有像其他許多特徵一樣強烈的遺傳聯繫。
其他模式具有要求，例如針對虹膜生物識別技術的照明，相當的等效物可能會顯著受益於生物識別技術。
當建立了護照照片的標準時，熱門的敘述說，有一個努力包括足夠高的分辨率來比較皮膚紋理，但最終通常根本不使用該特徵。
“面部圖像質量評估並不是一個瑣碎的話題，”但是，Grother警告。
要在所有註冊情況下都具有價值，標準必須支持盲目評估，例如當個人首次申請駕駛執照或護照時，沒有圖像可以將其與之進行比較。標準的工作組評估了使用規範肖像作為理想特徵的基準，並發現
“不正確的樣本排斥率”，它測量了可匹配的照片的排斥和“樣本接受率不正確”，似乎具有較高的圖像質量，但無法匹配。
質量評估算法已提交排名一，，，，Paravision和其他幾個組織。然後，該小組使用同一公司的面部識別算法以及Anyvision，帝國大學和創新，並發現供應商預測自己的真實分數比其他開發人員的算法更好。最有效的比較能夠拒絕1％的樣品，並減少了大約6倍的樣本接受率，這表明該技術可以起作用，儘管目前需要一組非常具體的條件。
一周中的其他演講涵蓋了包括變形的問題，挑戰面部識別的邊界檢查，並改善演示攻擊檢測。
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生物識別技術|生物識別研究|面部識別|圖像壓縮|國際面部績效會議（IFPC）|ISO 29794-5|ISO標準|nist
