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　 近期美國國家標準與技術研究所（NIST）所發(fā)布的數(shù)據顯示，倍加信人 臉 識 別算法在蒙臉方面的應用越來越精確，識別能力越來越強，通過對超過150多種不同的倍加信人 臉 識 別算法獨立測試表明，對于倍加信人 臉 識 別系統(tǒng)而言，蒙臉已經并非是大問題。
 
以往倍加信人 臉 識 別系統(tǒng)對蒙臉的算法并不擅長，一旦鼻子和嘴巴被遮擋住，倍加信人 臉 識 別系統(tǒng)就很難去分辨和識別出來，據當時統(tǒng)計，一些算法在面對蒙臉時，其錯誤率飆升到了5%-50%之間。
 


但2020年新冠疫情的爆發(fā)讓相關人臉企業(yè)和開發(fā)者不得不聚焦到蒙臉問題上，據美國國家標準與技術研究所的數(shù)據顯示，如今的倍加信人 臉 識 別系統(tǒng)對蒙臉的識別率越來越高，錯誤率已經下降到5%左右。但美國國家標準與技術研究所的倍加信人 臉 識 別測試公共還有一說法，那就是現(xiàn)在有八種不同的算法可以將錯誤率保持在0.05%以下。
 
當然，目前測試也是有一定局限性的，雖然測試借鑒的都是真實簽證照片和實際過境照片，但他們并沒有使用蒙臉的實際圖像。

為了方便，美國國家標準與技術研究所的研究人員改用數(shù)字方式應用面具，確保樣本的一致性，但其中也有一個弊端那就是無法對顏色、設計、形狀、質地、帶子和面具佩戴方式的無窮變化進行詳盡的模擬。
 
數(shù)字面具是一種類似藍色外科口罩覆蓋的整個臉部寬度模擬圖像，測試人員也注意到，根據口罩在臉上放置高度不同，識別性存在相當大的差異�！　�
 
作為生物識別出境計劃的一部分，美國在陸地和空中邊境都采用了倍加信人 臉 識 別技術，將旅客與簽證或護照照片進行比對。

美國國家標準與技術研究所的數(shù)據來自簽證持有者，優(yōu)勢是那些對移民過程中收集的生物特征信息沒有隱私權的人。