正在引入質量評估算法（QAA），以幫助減少人臉生物特徵認證系統的錯誤。
該公告稱，銀行和金融科技公司經常使用的數據集包含受低光照、極端角度或遮擋物（如口罩或眼鏡）影響的面部圖像，這些圖像會增加誤報、漏報和欺詐的風險。在生物特徵比較之前評估圖像質量有助於減輕這些風險。
該公司表示，3DiVi 的新 QAA 會自動過濾照片以使其適合面部識別，並且可以將面部比較錯誤減少 50%，將活體檢測錯誤減少 40%。
3DiVi 的計算機視覺和麵部識別專家建議對所有圖像進行全面分析，並刪除或替換所有質量較差的圖像，以提高生物識別數據集的質量。組織還應實施持續的驗證以實現持續的質量控制，並為最終用戶提供環境調整指南，例如最佳照明和相機定位。
ISO/IEC 29794-5是人臉圖像數據的生物特徵樣本質量標準。
NIST 對人臉圖像質量評估算法進行評估，作為其人臉分析技術評估 (FATE) 計劃的一部分，並發布了一份新報告特定圖像缺陷檢測（SIDD）這個月。
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