DST集团是澳大利亚国防科学技术局，已建立了一项研究计划，致力于通过生物特征识别面部识别来确定和对儿童进行更准确的分类，以帮助与儿童贩运作斗争，该项目完成了一项研究项目，该项目表明了重大挑战，但也有进步的潜力。
澳大利亚科学频道报道说，DST的Dana Michalski博士进行了一项研究，其中120名经验丰富的从业者是有史以来最大的研究数量的研究，除了生物识别算法外，还可以手动比较23,760个不同的图像对。考虑到从新生儿到17岁的孩子，图像相距10年。
当初始图像在年轻时拍摄或第二张图像的年龄差距增加时，毫不奇怪的是，正确匹配的数量减少了。该机构的生物识别团队现在已经开发了自己的算法，该算法正在接受深度学习技术以提高其性能的培训。
Michalski说，应对儿童脸上发生的变化进行培训面部识别从业者，目前正在开发年龄估算算法。
“准确性的巨大提高”
正如Nist的Patrick Grother最近告诉联邦新闻网络卷积神经网络（CNN）是生物识别性能的重大改善。
Grother表示：“在过去五年中，准确性取得了很大的提高，”由于CNN能够补偿诸如面部角度或照明差的图像质量问题的能力。
格罗特说：“如果您要拿我的照片……并与1200万人的数据库进行搜索，那么可以很高的确定性，您会发现我先前的照片。”
海关和边境保护局（CBP）副执行主任Dan Tanciar还告诉联邦新闻网络，该机构计划扩大其在2019年亚利桑那州三个地点的陆地和海洋边界的生物特征识别面部识别检查。CBP在本年度使用欺诈性旅行文件捕获了124人，该报告本年度使用了欺诈性旅行文件。
根据VisionGain的研究面部识别技术今年将增长到46亿美元。
