根据NIST持续的面部识别供应商测试（FRVT）的最新报告，面部识别算法可以识别出误差率低至0.2％的匹配率低至0.2％，比五年前记录的前4％的错误率高20倍。
这NIST机构间报告（NISTIR）8238（PDF）表明，与2013年底观察到的最佳表现算法相比，来自28个开发人员的算法更准确，并且从2013年到2013年获得的令人印象深刻的收益超过了2013年从2013年对NIST的改进更大的改进，NIST在2018年进行了测试。
“因此，面部识别已经发生了一场工业革命，算法越来越宽容质量较差的图像。是革命是否持续还是进入了更进化的阶段，随着机器学习架构的进一步发展，可以进一步发展，较大的数据集被组装而成，并进一步利用了基准。”
NIST所说，来自39个商业供应商和一所大学（深圳先进技术研究所）的127种原型算法的性能代表了该行业的“大部分”，尽管这是一小部分学术界。
正在进行的2018 FRVT中的获奖者包括卡姆维在野生图像类别中是的在两个签证类别中。
NIST计算机科学家兼报告合着者Patrick Grother说：“错误率已经下降了，最终用户将需要更新其技术。” “该测试表明，卷积神经网络行业的批发吸收，五年前不存在。”
联邦调查局NIST计划在2019年发布两份有关面部识别准确性的报告。一种将介绍49位开发人员的90种算法的结果，另一个将探讨该技术中的人口依赖性。
偏见和准确性差异正在美国的政府一级进行审查，国会八名议员最近向亚马逊首席执行官杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）发送了一封信，要求有关其信息识别服务。
NIST警告面部识别用户，最佳算法比大多数人要准确得多。
“整个行业的能力仍然很大，”格罗斯补充说。 “这意味着当您选择新一代软件时，您需要正确考虑准确性。”
该故事于12月4日在美国东部时间10:40编辑，以修改当前结果之间不正确包含先前的测试结果。
