wg wyników badania amerykańskiego Narodowego Instytutu Standardów i Technologii (NIST) na algorytmach typu „one-to-one matching”. Najlepsze algorytmy identyfikują niezakrytą twarz z błędem na poziomie 0,3%; poziom błędów tych algorytmów dla zakrytych twarzy wzrósł do 5%. Poziom błędu dla mniej wydajnych algorytmów wzrastał do 20-50%.
- czarne maski skutkowały większą ilością błędów, niż niebieskie
- im bardziej maska zakrywa nos, tym więcej błędów
- liczba fałszywie ujemnych rozpoznań (algorytm nie kojarzy dwóch zdjęć tej samej osoby) wzrosła, liczba fałszywie dodatnich rozpoznań (algorytm kojarzy ze sobą zdjęcia dwóch różnych osób) pozostawała stała lub lekko spadała
Źródło lipiec 2020