正如欧洲生物识别技术协会的最新午餐谈话中所解释的那样，深层面孔甚至超出了超级识别者始终如一地识别的能力（也有一些积极的含义）（欧洲生物识别协会（EAB）。
“人类深层处理 - 超级识别者，执法和一般社会的见解”由The的创始人Meike Ramon博士提出应用的面部认知实验室。拉蒙（Ramon）是伯尔尼（Bern）应用科学大学的教授，研究了人类认知对感知和记忆的神经科学。
拉蒙说，面部身份处理是最复杂的视觉任务之一，但是人类的大脑具有独特的任务。
她解释说，人们识别面孔的能力在很大程度上是遗传的，研究表明，通过遗传学解释的个体之间的差异约为70％至90％。
人类的大脑和眼睛已经演变为识别和识别面孔，但是在不同的人之间进行区分是一项概念上的新任务。这使得处理不熟悉的面孔（例如法医目的）相对不一致且容易出错。但这是边境安全官员手动检查护照的要求。
超级识别剂是一个例外，并于2009年在研究期间发现了面部失明测试（Prosopagnosia）。
拉蒙（Ramon）和她的实验室已经研究了使他们与众不同的原因，拉蒙（Ramon）帮助制定了柏林测试，以寻求超级识别者的身份，或者为柏林警察迈进。
超级识别者和深果
拉蒙的研究领域之一是面孔之间的关系身份处理和深层检测表现。
通过一系列三个测试来识别超识别剂。一个人要求他们从几个人中的许多图像中的一组属于同一个人的面孔。另一个要求对象将人们的照片与年轻年轻的一组图像相匹配。第三个要求受试者从多个角度学习面孔，然后认识到“干扰器”中的面孔。
该实验将超级公认的人与“有机交通”和完成习惯测试的警察进行了比较。每个人都显示了一对视频，并询问哪个是假的，有些是一个视频，询问它是真实的还是深层的。
该研究表明，检测深击需要更长的时间与更高的准确性相对应。相反，随着响应花费更长的时间，性能实际上下降。
这也表明，超级识别剂在检测深击时大致相同，与对照组相同。此外，在若干测试中得分很高的人并没有比得分低的人更有效地识别深击。
拉蒙指出，由于超级识别者的现象是未知的，直到被意外发现，因此可能有一类同等的超级深层识别者类别可以通过不同的测试找到。
人们如何感知和区分合成身份
拉蒙（Ramon）合着的另一项研究研究了是否合成面的感知方式相同作为真实的。
观察者发现与合成面和自然面的身份相匹配大致相同困难，而图像的面部相似性则以相同的方式影响歧视效率。这表明人们对综合和自然身份进行类似的面孔进行感知歧视。
这是与合成面孔进行研究的好消息，该面孔能够产生有关真实面孔的见解，以及制作培训数据集以进行面部识别和与合成数据更多样化的相关AI模型的前景。
拉蒙（Ramon）邀请与会者参与协作和对抗性研究。
