Facetec它具有一個新的神經網絡模型，它說，與以前的算法相比，與以前的算法相比，3D面對生物識別的精度為876.56％，與行業領先的基準中報導的領先算法相比，它的改善更大。
美國國家標準技術研究所（NIST）的面部識別供應商測試（FRVT）未測試3D數據，因此不包括FaceTec的算法。開發人員認為，NIST的結果無關緊要，因為2D面部身份驗證不足以提供可靠的安全性，並且已經五年了。
該公告顯示，FaceTec開發的新算法達到了1.25億個虛假接受率（FAR）。 FaceTec將其分析描述為“改變遊戲規則”，尤其是結合了Livices檢測和99.999％的信心。
FaceTec的CTO喬什·羅斯（Josh Rose）說：“我們的算法利用了用戶3D面的獨特形狀，而不僅僅是2D臉數據，並且結果是出色的。” “當我們比較它們時，我們最新的3D面匹配算法比＃1 NIST FRVT 2D算法好約8,600％。”
Facetec轉向英國的年齡檢查認證服務（ACCS），由英國認證服務（UKAS）認可，該服務將使用公司的3D Face Biometrics進行N：N：N測試。
“我們致力於認證最新的，最先進的生物識別技術，年齡估算和身份驗證系統，為此，我們為3D面部匹配精度提供了第一個測試框架，這將使您能夠在大規模上評估FaceTec的下一代生物識別模式，”
像所有FaceTec算法一樣，新模型使用了在任何現代智能設備或網絡攝像頭上捕獲的簡短視頻自拍照，可以執行生物識別匹配和演示攻擊檢測。
FaceTec首席執行官Kevin Alan Tussy評論說：“ FaceTec的3D面孔是使用標準2D攝像頭創建的，但包含比扁平的2D照片可以使用的數據更多。” “想想用於撥號調製解調器和DSL Internet所使用的銅電話線。就像後者通過相同的硬件取得了更好的結果一樣，我們的專利創新也從無處不在的2D攝像機中收集了3D數據，並且結果顯著超過了2D面對匹配的結果。”
該帖子於2022年5月4日東部11:53更新，以闡明每種比較中包含哪些算法。
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