面部識別可能會與從專用設備拍攝的圖像更好地工作，而不是旨在捕獲諸如風景，景觀，阿倫·維莫里（Arun Vemury）在最近的一集中說從技術上講' podcast.
國土安全部的科學技術局（S＆T）的播客吸引了生物識別專家，以討論面部識別。
Vemury是DHS生物識別和身份技術中心的主任，他談到了生物識別技術在身份的“三足凳子”中的作用以及與主持人約翰·佛羅里科（John Verrico）相關的問題。
他們的對話涵蓋了算法設計和性能的巨大增長，這使面部識別變得比幾年前更準確，並且有可能與面部生物識別技術區分相同的雙胞胎。他們深入研究了面部識別的挑戰，圍繞對技術的感知和過度概括性，算法偏見以及構成可接受的性能變化的挑戰。
然後，討論從算法轉變為捕獲面部識別中使用的圖像的相機。
“我認為挑戰的一部分是，我們已經乘坐相機了，我們使用的是一種通用的相機，對嗎？” Vemury指出。 “我們購買的相機可以拍攝景觀的照片，可以拍攝鳥類的照片，可以為盆栽的植物拍照，任何數量的東西。我認為我們需要攝像機來拍攝真正好的臉部照片，並且可以更好地適應人臉和人類膚色的多樣性。”
該參數借鑒了其他生物識別方式中的直接等效物。
Vemury說：“如果您考慮指紋，您知道，我們不僅會使用任何舊設備來手指。” “我們有專門的掃描儀和設備來取指紋。如果我要使用虹膜，我會去看一台真正擅長拍攝虹膜照片的專用相機。如果我們也想達到這些非常出色的匹配性能或面部識別攝像機，我們可能需要做同樣的事情。”
Vemury說，他最近在技術和安全行業中更加關注相機技術。
討論從那裡轉移到了面部識別和MDL的好處的隱私影響。
Google父母字母發布了一組調諧模型和算法今年早些時候更好地捕捉不同的膚色。
