แผนกบ้านของออสเตรเลียใช้อัลกอริทึมหลายอย่างเพื่อฝึกอบรมระบบการจดจำใบหน้าและเชื่อว่าอัลกอริทึมเหล่านั้นเป็นหนึ่งในสามอันดับแรกที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดตามมาตรฐาน NISTzdnetรายงาน หนึ่งในประโยชน์ของวิธีการนี้คือการลดลงของความแตกต่างระหว่างอัตราความแม่นยำของระบบสำหรับผู้ที่มีเชื้อชาติที่แตกต่างกัน
“ เราปรับอัลกอริทึมของเราตลอดเวลากับอัลกอริทึมที่หลากหลายเราโชคดีมากในออสเตรเลียว่าเราเป็นสังคมที่มีความหลากหลายทางวัฒนธรรมเราทำให้ผู้คนเข้ามาและออกจากประเทศจากประเทศต่าง ๆ ” Zdnet รายงานว่า
เขาบอกว่าขึ้นอยู่กับการทำงานกับ NIST อัลกอริทึมที่ใช้โดยกิจการบ้านอยู่ในสามอันดับแรก
ฟรานซียังกล่าวอีกว่าอัตราความผิดพลาดสูงจากระบบที่ตำรวจเซาธ์เวลส์ใช้ในการสแกนฝูงชนในการแข่งขันยูฟ่าแชมเปี้ยนส์ลีกเป็นผลมาจากการพัฒนาเทคโนโลยีที่ไม่สมบูรณ์สำหรับการใช้งานการเฝ้าระวังจำนวนมาก
“ พวกเขาทำงานได้ดีจริงๆเมื่อคุณไปที่การประชุม…และมันทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ แต่เมื่อคุณย้ายเข้าสู่สภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริง…จากนั้นคุณจะได้รับปัญหาทั้งหมดเกี่ยวกับแสงที่แตกต่างกัน
Home Affairs ยังเปิดเผยว่าได้ใช้เงิน 5.5 ล้านเหรียญสหรัฐ (4.15 ล้านเหรียญสหรัฐ) ของงบประมาณ AU 10 ล้านดอลลาร์ (7.5 ล้านดอลลาร์) สำหรับการบูรณาการระบบไอทีที่รวมอยู่ภายใต้ความรับผิดชอบของประเทศ
ขอบเขตของการมีส่วนร่วมในโครงการจดจำใบหน้าโดยดินแดนของออสเตรเลียไม่แน่นอนหลังจากดินแดนเมืองหลวงของออสเตรเลียและวิคตอเรียคัดค้านขอบเขตที่เพิ่มขึ้นบอกว่ามันอาจปะทะกับกฎหมายดินแดน
