純的根據內部基準測試，其基於生物識別的年齡估計算法的準確性提高了其基於生物識別的年齡估計算法。
該公司更新了其年齡掃描準確性的透明度工作，發布了其年齡估算的摘要版本白皮書到其網站。
白皮書提供了有關Yoti為其模型建立生物特徵培訓數據的努力的詳細信息，有關人們如何選擇退出研發項目的信息，並審查了該公司在Yoti App的入職和退出屏幕上所做的透明度。
與Yoti的以前相比年齡估計透明度報告，該公司的算法已將13至15歲兒童的平均平均誤差（MAE）從1.60降低到1.35，並且所有年齡段的MAE總體率從2.28降低至2.19。
Yoti建議將年齡閾值設置高於利率的年齡，以便為“可接受的低誤報率”創建一個“緩衝區”。
該公司的生物特徵年齡估計技術最近被部署英國幾家超市的飛行員為了防止未成年的酒精購買。
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