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顔認識ソフトウェアは急速に進歩している、と国立標準技術研究所 (NIST) は述べています。

研究、NIST Interagency Report 8238 によると、具体的には、2014 年から 2018 年の 4 年間で、顔認識ソフトウェアはデータベースを検索して一致する写真を見つける精度が 20 倍向上しました。進行中の顔認識ベンダー テスト (FRVT)。     

NIST は調査の中で、39 人の異なるソフトウェア開発者からの 127 のアルゴリズムを評価しました。新しいレポートは、2010 年と 2014 年のレポートで発表された顔認識ソフトウェアに関する NIST の以前の評価を更新します。 2010 年、2014 年、2018 年の評価の 3 つすべてで実施されたテストでは、ある人物の写真と、大規模なデータベースに保存されている同じ人物の別の写真をアルゴリズムがどの程度うまく照合できるかが判断されました。これは、1 対多の検索と呼ばれることもあります。

「評価の主な結果は、過去 5 年間 (2013 ～ 2018 年) で精度の大幅な向上が達成され、これは前期 (2010 ～ 2013 年) の改善をはるかに上回っていることです。」と報告書は述べています。 

報告書によると、1対多検索の失敗率は2010年の5パーセント、2014年の4パーセント、2018年には0.2パーセントに低下しました。人の顔の画像が認識ソフトウェアに送信されたとき、ソフトウェアがデータベースから一致する顔を取得できなかった場合、検索は失敗したとみなされます。

最新のテストラウンドで最高のパフォーマンスを示したアルゴリズムは、畳み込みニューラル ネットワークと呼ばれる一種の機械学習アーキテクチャを利用しています。このような機械学習ツールはここ数年で急速に進歩しており、顔認識業界に大きな影響を与えています。

「このテストは、5 年前には存在しなかった畳み込みニューラル ネットワークが業界に広く普及していることを示している」と NIST の報告書は述べています。 「[現在]、約 25 社の開発者が、2014 年に報告した最も正確なアルゴリズムを上回るアルゴリズムを開発しています。」

しかし、アルゴリズムはすべて同じように実行されるわけではありません。最高のものは、残りのパックよりもはるかに効果的です。 「業界全体で能力が依然として非常に広範囲に分散している」と報告書は述べています。