根据美国国家标准技术研究所的一份新报告，图像质量评估算法在检测特定的缺陷方面变得更好，这将影响面部生物识别的成功。
NIST的面部分析技术评估（FATE）第11部分报告根据其在质量特定图像缺陷检测（SIDD）方面评估了面部图像质量矢量评估算法。
这最新评估添加了一对来自Secunet，以及针对张开眼睛和嘴巴的受试者的修改措施以及遮挡的脸。进行测量修改以更好地使测试与ISO/IEC 29794-5：2024。
事先提交已输入Digidata，，，，FRP LLC，，，，神经技术，，，，排名一个计算，，，，Fraunhofer IGD，，，，族裔，，，，真皮和seamfix，以及Secunet的两次先前提交。
所有13个“提交的算法”在衡量各种质量相关参数方面都取得了一些成功。”
评估评估了涉及机器可读文档的用例，产生结果需要多长时间以及算法如何计算框架中面部的数量。还评估了对偏航，俯仰和侧倾角的评估，以及背景均匀性，分辨率以及未暴露不足的评估。还评估了算法检测眼镜和太阳镜的检测以及运动模糊。
由于其质量评估被用来丢弃低质量的图像，因此来自SECUNET的算法降低了错误的非匹配率（FNMR）。
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