生物识别技术的进步大部分是在工艺改进和支持技术等领域中发现的，这是在华盛顿特区的认同周的第一天的演讲来判断
在由Paul Hunter主持的小组讨论中craefte，联邦调查局CJIS分部的本·史密斯（Ben Smith斯蒂芬妮·舒克斯（Stephanie Schuckers）克拉克森大学（Clarkson University），前进。 CJIS与CITER共享它可以作为合作伙伴的数据，这通常意味着生物识别技术，但并非任何相应的身份信息。
美国边境巡逻队的马修·莱特纳（Matthew Lightner）指出，艾里斯（Iris）生物识别技术对边境巡逻人员的安全至关重要。
美国边境巡逻队涵盖了官方过境点之间的区域，因此其官员看到试图定期隐藏自己的身份的人们，在某些情况下，人们已经付出了努力并预见了这一点。因此，边境巡逻队基于Iris Biometrics的匹配和没有指纹匹配的数千个“手动覆盖”。
在某些情况下，个人只是一个瓦工，或者其他人无辜地降解了指纹。在某些情况下，它们已被烧毁以避免识别。
莱特纳说：“虹膜更可靠。”
蒂姆·迈耶夫（Tim Meyerhoff）虹膜ID指出，潜在指纹的性质意味着形态永远是有价值的，但是虹膜生物识别技术已经走了很长一段路，因为他的公司开始提供扫描仪清除。
史密斯指出，关于如何处理具有不良指纹数据的记录或根本没有的记录。 CJIS犯罪记录必须与指纹联系起来，因此可能需要新的立法来进行任何更改。
根据舒克斯的说法，在Citer的研究议程上解释性。提高生物特征匹配的解释性对于使其在法庭上有用很重要。需要更多研究的另一个领域是，在人群差异方面进行livesection检测，该领域的重点远低于面部生物识别匹配的焦点。 Citer还通过哈希来研究模板保护。
地平线上的另一个发展是国土安全部的生物识别扫描仪的协调，为此行业日于7月举行。 Lightner表示，作为该机构的一部分，边境巡逻队提出了其需求，这是从多种方式开始的。当该过程完成时，尚不确定，但迈耶霍夫指出，NGI是在2008年引入的，但直到2020年才成为正式，“所以我可以等待更长的时间。”
对于非接触式指纹，边境巡逻队已经进行了测试，并发现了这项有希望的技术。莱特纳说：“就入学人数而言，我们还没有。”
面对生物识别创新汗流
在过去的十年中，面部识别错误率降低了十倍，DHS的Arun Vemury在后来的小组中指出。 Yevgeniy sirotinSAIC和马里兰州测试设施指出，它在同一时间内也进入了大多数人的口袋。
他说：“作为一名测试人员，我真的很惊讶这项技术已经走了多远。”
Sirotin指出人口差异，人类算法组合以及面对面的技术，例如演示攻击检测和图像质量评估，这是不久的将来的重点领域。
乔尔·布罗根（Joel Brogan）橡树岭国家实验室指出，大规模的改进是由于研究人员的一系列增量步骤，叙述了2018年论文中如何考虑姿势归一化的“额外或不额外。”
ROC的Chris Centamore指出，算法大小也已大大降低，从而使面部识别能够处于边缘。例如，这意味着现在，一名保安人员可以将匹配的设备与一百万人的监视清单一起使用。
他还预测，这项技术将很快从接受到预期，并指出武器检测已经毫无争议。
约翰·克莱恩（John Splain）教师生物识别技术建议数字旅行证书和消除其他用例文档的等效物是面部生物识别技术下一步的一部分。
Vemury说，面部检测仍然可以得到改善，Sirotin指出需要在机场场景中为实际目的一起处理面孔组。
布罗根（Brogan）认为，也许不那么明显，但即将有影响力，是“基础模型”，这是一种生成AI的另一种形式。
在接下来的演讲中，Obim的Will Graves指出，国土安全部，联邦调查局和国防部都使用不同的图像质量算法，直到实施ISO/IEC 29794-5。该过程的路线图包括参考实施开发以及2025年第二和第三季度的国防部，DHS和CITER之间的联合项目，用户接受测试暂时设置为2026年上半年。
这国家学院面部识别研究还将告知美国政府政策。
生物识别技术正在进一步进行，这可能并不是在巨大的改进中，以匹配AI最近发展的利率。
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