排名一个计算（ROC）已经从2020 DHS生物识别技术集会根据公司宣布，它是唯一提供算法以实现准确性的供应商，在面部生物识别准确性中表现出色，以达到90％以上的面孔，并结合两个不同的图像获取系统，以实现准确性。
集会由DHS科学技术局（S＆T）主持，并在该机构的马里兰州测试设施（MDTF）上进行，从上一年扩展，包括评估带有遮盖面的生物识别算法，还评估了未面部面孔的准确性。由于大流行，其完成延迟到2021年初。
在别名“欧文斯”（Owens）的透明面孔和“池塘”的蒙面面孔中评估了ROC，并以91.9％的身份获得了蒙面面孔第二高的整体准确性。根据ROC创始人，总裁兼首席科学家Brendan Klare博士的博客文章，ROC在六个收购系统中的三个获得了99％的准确性，而六个收购系统中的三个则获得了94％的准确性，而六分之四的准确性是达到该准确性水平的仅有的两个，而这是仅有的两个获得准确性的准确性之一。
“除了ROC算法达到的精确度外，它仍然是NIST FRVT基准测试的效率的坚定性，” Klare在帖子中写道。 “顶级准确性和硬件效率的结合都将自己的一类排名排名第一，并在硬件成本中节省了Roc的合作伙伴和客户大量的资金。”
该公司还将其算法的效率与NIST FRVT结果中竞争对手的领先算法进行了比较，发现其算法在硬件资源使用方面效率高三到七倍。 NIST发现了ROC算法在200毫秒以下生成模板，仅生成261个字节的模板，其算法的足迹为83兆字节，以进行一对一的匹配和135兆字节，为1：n。
除10种面部识别算法外，还测试了3个虹膜生物识别匹配器，所有虹膜的精度均低于ROC。
一名任命一名前IDEMIA NSS负责人Scott Swan作为其新首席执行官在年初，克拉尔（Klare）进入他的新职位。
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