根据国际生物特征 +身份协会的数据，波特兰市正在审议的法案正在考虑禁止生物识别面部识别被公共和私人实体使用的法案基于对科学或专家支持的技术的定义（返回）。
伊比亚在对账单草案的评论中写道，该法令所基于的基本原理是无法支持的。该小组根据NIST测试提出了这一结论，显示了人口统计组之间的准确性差异最佳性能算法，面部识别的好处，对该技术用于公共安全和国家安全的开放式暂停的风险，以及对账单中定义所显示的面部识别的误解。
波特兰市议会已寻求公众评论该条例草案，该法令从2019年11月推迟到今年，然后再次到6月15日。它尚未颁布，并且已经面对小组的挑战包括亚马逊即使它已经从最初的关注地方政府机构扩展了。
其中一项条例说：“面部识别技术是一种自动化或半自动化的过程，有助于识别，验证，检测或表征个人的面部特征或根据个人的脸捕获有关个人的信息。”
伊比亚（IBIA）在如何正确解释NIST测试方面提供了十多个要点，称波特兰市议会似乎忽略了该报告中的关键要点，同时拒绝透露其技术中常规偏见的要求来源。指出了30种经NIST回报测试的不同算法少于每千次查询的三个错误非匹配，并指出了指纹识别准确性的示例，因为亚洲妇女通过增加科学知识的急剧改善，以支持绩效变化表明偏见并不表明偏见引入algorithms。
重要的是，宜人表明，自动化的面部识别比替换的人更准确，更偏见，并且还可以使人们无法做到的过程，例如确定无法说出自己名字的失踪儿童。 ibia写道，该技术还证明对执法和公共安全至关重要，这将受到禁止该技术的负面影响。
如先前对拟议立法的评论一样，ibia强调了面部识别和监视之间的差异，这些差异是在前一种情况下作为被动活动而区分的，而后者则是一个积极的活动。
从面部分析中收集有关人们特征的信息的建议特别反映了对面部生物识别技术的不良理解。
“面部识别算法是有关个人特征的信息来源不是科学。一个人不能推断情感，爱国主义，犯罪倾向，性取向或来自面部数学模板的其他特征。这是不是面部识别。”伊比亚写道（重点是原始）。
“将其与面部识别混为一谈，只会使问题感到困惑，并且肯定会排除有关面部识别技术的公共安全和保障益处的明智讨论。”
开发算法以识别诸如犯罪和性取向生物识别研究人员一直将垃圾科学削减。
IBIA建议不要以目前的形式颁布该条例，并允许政府和企业使用面部认可来获得各种好处。
