生物識別技術的進步大部分是在工藝改進和支持技術等領域中發現的，這是在華盛頓特區的認同周的第一天的演講來判斷
在由Paul Hunter主持的小組討論中craefte，聯邦調查局CJIS分部的本·史密斯（Ben Smith斯蒂芬妮·舒克斯（Stephanie Schuckers）克拉克森大學（Clarkson University），前進。 CJIS與CITER共享它可以作為合作夥伴的數據，這通常意味著生物識別技術，但並非任何相應的身份信息。
美國邊境巡邏隊的馬修·萊特納（Matthew Lightner）指出，艾里斯（Iris）生物識別技術對邊境巡邏人員的安全至關重要。
美國邊境巡邏隊涵蓋了官方過境點之間的區域，因此其官員看到試圖定期隱藏自己的身份的人們，在某些情況下，人們已經付出了努力並預見了這一點。因此，邊境巡邏隊基於Iris Biometrics的匹配和沒有指紋匹配的數千個“手動覆蓋”。
在某些情況下，個人只是一個瓦工，或者其他人無辜地降解了指紋。在某些情況下，它們已被燒毀以避免識別。
萊特納說：“虹膜更可靠。”
蒂姆·邁耶夫（Tim Meyerhoff）虹膜ID指出，潛在指紋的性質意味著形態永遠是有價值的，但是虹膜生物識別技術已經走了很長一段路，因為他的公司開始提供掃描儀清除。
史密斯指出，關於如何處理具有不良指紋數據的記錄或根本沒有的記錄。 CJIS犯罪記錄必須與指紋聯繫起來，因此可能需要新的立法來進行任何更改。
根據舒克斯的說法，在Citer的研究議程上解釋性。提高生物特徵匹配的解釋性對於使其在法庭上有用很重要。需要更多研究的另一個領域是，在人群差異方面進行livesection檢測，該領域的重點遠低於面部生物識別匹配的焦點。 Citer還通過哈希來研究模板保護。
地平線上的另一個發展是國土安全部的生物識別掃描儀的協調，為此行業日於7月舉行。 Lightner表示，作為該機構的一部分，邊境巡邏隊提出了其需求，這是從多種方式開始的。當該過程完成時，尚不確定，但邁耶霍夫指出，NGI是在2008年引入的，但直到2020年才成為正式，“所以我可以等待更長的時間。”
對於非接觸式指紋，邊境巡邏隊已經進行了測試，並發現了這項有希望的技術。萊特納說：“就入學人數而言，我們還沒有。”
面對生物識別創新汗流
在過去的十年中，面部識別錯誤率降低了十倍，DHS的Arun Vemury在後來的小組中指出。 Yevgeniy sirotinSAIC和馬里蘭州測試設施指出，它在同一時間內也進入了大多數人的口袋。
他說：“作為一名測試人員，我真的很驚訝這項技術已經走了多遠。”
Sirotin指出人口差異，人類算法組合以及面對面的技術，例如演示攻擊檢測和圖像質量評估，這是不久的將來的重點領域。
喬爾·布羅根（Joel Brogan）橡樹嶺國家實驗室指出，大規模的改進是由於研究人員的一系列增量步驟，敘述了2018年論文中如何考慮姿勢歸一化的“額外或不額外。 ”
ROC的Chris Centamore指出，算法大小也已大大降低，從而使面部識別能夠處於邊緣。例如，這意味著現在，一名保安人員可以將匹配的設備與一百萬人的監視清單一起使用。
他還預測，這項技術將很快從接受到預期，並指出武器檢測已經毫無爭議。
約翰·克萊恩（John Splain）教師生物識別技術建議數字旅行證書和消除其他用例文檔的等效物是面部生物識別技術下一步的一部分。
Vemury說，面部檢測仍然可以得到改善，Sirotin指出需要在機場場景中為實際目的一起處理面孔組。
布羅根（Brogan）認為，也許不那麼明顯，但即將有影響力，是“基礎模型”，這是一種生成AI的另一種形式。
在接下來的演講中，Obim的Will Graves指出，國土安全部，聯邦調查局和國防部都使用不同的圖像質量算法，直到實施ISO/IEC 29794-5。該過程的路線圖包括參考實施開發以及2025年第二和第三季度的國防部，DHS和CITER之間的聯合項目，用戶接受測試暫時設置為2026年上半年。
這國家學院面部識別研究還將告知美國政府政策。
生物識別技術正在進一步進行，這可能並不是在巨大的改進中，以匹配AI最近發展的利率。
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