人脸识别系统使用独特的数学模式来存储生物特征数据。因此，面部识别是生物识别技术中最安全和最有效的识别方法。面部数据可以匿名保存，以降低未经授权访问的风险。
一、面部识别是否准确？
面部识别算法在理想条件下具有近乎完美的准确度。在受控环境中有较高的成功率，但在现实世界中通常表现不是非常理想。很难准确预测这项技术的成功率，因为没有一项单一的措施可以提供完整的画面。
例如，面部验证算法将人与清晰的参考图像（例如驾照或面部照片）进行匹配，从而获得高准确度的分数。然而，这种准确度只有在以下情况下才能实现：
- 一致的位置和照明
- 清晰无遮挡的面部特征
- 受控的颜色和背景
- 摄像头质量和图像分辨率
另一个影响出错率的因素是年龄。随着时间的推移，面部的变化使得很难与多年前拍摄的照片相匹配。
二、面部识别是否安全？
人脸识别系统使用独特的数学模式来存储生物特征数据。因此，它们是生物识别技术中最安全和最有效的识别方法。面部数据可以匿名保存，以降低未经授权访问的风险。活体检测技术将真实用户与他们的面部图像区分开来。这样可以防止系统被真实用户的照片欺骗。
三、面部识别的置信度评分是多少？
置信度评分，也称为相似性评分，对于人脸检测和比较系统至关重要。它们提供关于两个图像彼此有多相似的反馈。置信度评分越高表示两幅图像是同一个人的可能性越高。因此，置信度评分使用 AI 来预测一个人脸是否存在于一幅图像中或者是否与另一幅图像中的人脸相匹配。
置信度评分阈值
面部识别系统使用 AI 做出的每一个预测都有一个相应的分数阈值水平，您可以更改这个阈值。在典型的场景中，大多数自动匹配采用非常高的百分比，例如，高于 99% 的置信度评分。具有较低置信度评分的匹配可用于查看下一个最接近的潜在匹配，然后由人类调查者进一步评估。
