Според податоците објавени од Националниот институт за стандарди и технологија на САД (NIST), алгоритмите што се користат за препознавање лица се подобруваат.
Потребата да се носат маски на јавни места им зададоа нови предизвици на системите за препознавање лица.
Институтот NIST тестираше повеќе од 150 различни системи за препознавање лица, а резултатите покажуваат дека тие се значително поуспешни во оваа работа отколку што првично се сметаше. Тестот беше спроведен од страна на производителите кои доброволно ги доставуваа своите алгоритми за препознавање лице до NIST, како дел од Facial Recognition Vendor Test (FRVT) Објавените резултати покажаа дека е направен значителен напредок на тоа поле во последните шест месеци, пренесува порталот Noob. Кога беше изведен првиот тест во јули, се покажа дека алгоритмите не се добри во препознавање лица под маски, а стапката на грешка варираше помеѓу 5 и 50 проценти, во зависност од тоа кој алгоритам беше користен.
Во меѓувреме, производителите се фокусираа на проблемот, а новиот тест покажа голем напредок. Стапката на грешка без употреба на маска остана иста, околу 0,3 проценти, а точното препознавање на лица со маски беше значително подобрено. Сега просечната грешка е околу пет проценти.
Истражувачите користеле вистински извори за тестирање - слики од пасоши на патници кои ги преминуваат американските граници, кои беа спарени со фотографии направени на граничните премини.
Бидејќи се користеа стари слики, истражувачите дигитално додадоа различни типови на маски на овие слики (од обични хируршки до рачно изработени), со цел да се симулира најреалната ситуација на теренот.
