Az arcfelismerés az infokommunikáció egyik „legforróbb” témája. Az amerikai Szabványok és Technológia Nemzeti Intézet (NIST) több mint ezer megoldást tesztelt, hogy eldöntse: melyek a legmegbízhatóbbak. Két körben tette, és több cég komoly fejlődésen ment át a kettő között.

Az NIST 2000 óta fontos szerepet játszik az arcfelismerés történetében. Az első teszten – még 2000-ben –, mindössze öt cég termékeit vizsgálták egy, a kormány által támogatott adatbázison. 2018-ban, a mélytanulás (deep learning) gyors fejlődésének köszönhetően, több mint harminc fejlesztés teljesített jobban, mint a 2013-as teszten legjobb eredményt elért algoritmus.

Most háromszáznál több fejlesztő 1014 algoritmusát vizsgálták négyféle teszten. A hozzájuk használt képek felnőtteket, visszaéléseknek áldozatul esett gyerekeket ábrázolnak, valamint vízumkérelemhez beadott fényképek.  

A hitelesítés teszten egyetlen arcot vizsgálták. Az okostelefonos felhasználó-azonosításhoz, a határállomások külföldiek személyazonosításához, a bűnüldöző ügynökségek áldozatazonosításához használt technikákhoz hasonlóval dolgoztak. A kínai SenseTime, a holland VisionLabs és a nyílt forrású InsightFace végzett az első háromban.

Az azonosításteszt a sok személy közül egyet „kiszűrő” CC-kamerákhoz hasonlóan működött. A SenseTime, a Kínai Tudományos Akadémia leányvállalata, a CloudWalk és a japán NEC technológiái teljesítettek legjobban.

Az arcátalakításon (face morphing) azt vizsgálták, hogy egy algoritmus mennyire veszi észre a biztonsági rendszereket átverni hivatott, megtrükközött arcképeket. A portugál Coimbra és a német Darmstadt Egyetem algoritmusai bizonyultak legjobbnak.

A képminőséget felbecslő algoritmusokat szintén vizsgálták. Ezek az olyan tényezőket veszik figyelembe, mint például a megvilágítás vagy a beállítás. Az amerikai Rank One és az orosz Tevian fejlesztései végezték a legpontosabb munkát.

Egy ilyen teszt azért is fontos, mert több jó eredményt elért céget folyamatos támadások érik, és a jó eredmények jelzik, hogy mindent megtesznek a kritikusokat elhallgattató megbízhatóbb termékek fejlesztéséért.