第四代Paravision已发布的生物识别面部识别已释放，从已经放置在该算法中的错误率降低了36％NIST测试的领导者。
Paravision的CTO Charlie Rice说：“我们的团队，技术和流程都使我们能够迅速迭代和改进产品，并始终如一地在面部识别表现方面取得了有意义的进步。”
Paravision目前在1：N面部识别算法的开发人员中排名第三，在最近的测试中排名第二面对蒙面面孔的生物识别技术。与这些测试中评估的算法相比，错误率的36％降低。
宣布称，客户可以通过SDK或云服务实现Paravision的面部识别，并针对从服务器端到网络边缘的领先平台和操作系统进行了优化。
当被问及生物识别精度性能和灵活实施的结合时，Paravision首席产品官Joey Pritikin告诉生物识别更新在一封电子邮件中，该公司与世界领先的半导体公司紧密合作，以确保在各种操作环境中的最佳性能和兼容性。
Pritikin解释说：“特别是，我们的面部识别工具包已针对许多神经网络推理加速工具包进行了优化，包括Nvidia Tensorrt和Intel OpenVino。”因此，例如，我们能够提供高速面部检测，图像质量分析，表现攻击检测（反欺骗）和1：n对NVIDIA的边缘处理平台的面部识别，从Jetson Nano到Xavier NX。我们还在努力工作，我们还在努力工作，在我们的努力上非常激动人心的下一代价，我们将在我们的最重要的范围内，我们将在我们的最大程度上启动，我们将在周期内和周围的详细介绍，并在一般情况下，以及在周期内，以及在周期内，以及在周期内，以及在周围的详细介绍。由于功率效率和价格表现的结合，GPU和其他AI加速器，相对于传统CPU非常引人注目。”
8月，Paravision宣布了关闭云照片存储应用程序的计划，并将删除所有上传到服务的图像那个月末。这样做之后，该公司没有利用这些数据来进一步训练其算法。
Paravision首席执行官道格·阿里（Doug Aley）在公告中说：“计算机愿景正在以戏剧性的速度发展，我们确实有能力利用AI和深度学习的最新进展，以帮助我们的合作伙伴解决身份，安全和安全方面最具挑战性的问题。” “作为一家以合作伙伴为中心的美国公司提供世界一流准确性的公司，我们认为我们在这方面有独特的作用。”
