Výsledek byl obecně očekáván, ačkoli míry chyb jsou docela působivé.
Americký národní institut pro standardy a technologie zahájil řadu studií zaměřených na zjištění, jak dobře fungují algoritmy rozpoznávání obličeje v režimu masky. Otázka je dnes velmi důležitá a někteří výrobci tvrdí, že již vyvinuli systémy schopné rozpoznávat maskované tváře. Ale NIST začal v pořádku a v první studii testoval 89 algoritmů vytvořených ještě před zahájením pandemie.
Test použil více než šest milionů fotografií a algoritmů musel zjistit, jak jeden obraz osoby odpovídá jinému - nejčastější úkol v takových případech, používaný zejména k odemykání smartphonů. Z obtížnějšího úkolu - najít shodu pro jeden v celé databázi - se vědci rozhodli odmítnout. Na obrázky bylo digitálně položeno devět variant masek, lišících se tvarem a barvou.
Výsledkem bylo, že i nejlepší z 89 algoritmů, které normálně rozpoznávaly tváře s přesností 99,7%, se při použití masek zaměňovaly nejméně za 5% času. U většiny se však míra chyb pohybovala od 20% do 50%.
Hlavním důvodem byl nedostatek informací o charakteristických vlastnostech obličejů, které jsou ve skutečnosti nezbytné pro rozpoznávání algoritmů. Odborníci NIST si zároveň všimli, že tvar a barva masky ovlivňuje úroveň chyb - čím větší maska a čím vyšší pokrývá nos, tím obtížnější je pro algoritmus rozpoznávání obrazu. Počet chyb byl také vyšší při použití černých masek, ale jak autoři studie sami připouštějí, neměli dostatek času na důkladnější studium problému „barevné“.
V další studii mají specialisté NIST v úmyslu otestovat nové algoritmy, které již obsahují funkci rozpoznávání maskovaných obličejů.