Os dispositivos de reconhecimento de rostos evoluíram dez vezes desde 2002 e 100 vezes desde 1995, sendo capazes de reconhecer faces com mais eficiência que os próprios humanos, de acordo com os resultados do Face Recognition Grand Challenge 2006, programa patrocinado pelo National Institute of Standards and Technology (NIST).

O Face Recognition Vendor Test (FRVT) e o Iris Challenge Evaluation (ICE), integrantes do programa, concluíram que os algoritmos de reconhecimento de rostos possuem desempenho mais exato do que os próprios humanos podem ter.

Segundo o responsável pelo programa, Jonathon Phillips, o objetivo principal era desenvolver imagens de alta resolução e algoritmos de reconhecimento de faces tridimensionais.

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Para os estudos, foram reunidas imagens de rostos, imagens de rostos em 3D obtidas através de um scanner e imagens da íris - todas da mesma pessoa. Pela primeira vez, o FRVT mediu o desempenho de algoritmos 3D junto a imagens de faces 3D de scanners. Já o ICE mediu a performance de dez algoritmos em um conjunto de imagens da íris.

O reconhecimento de faces 3D captura informações diretas do formato dos rostos, explorando diferentes características da face humana. As curvas dos olhos, nariz e queixo, locais onde os tecidos e ossos estão aparentes e não mudarão com o tempo, são o foco da análise.

O software pode reconhecer também perfis, mas ainda possui algumas dificuldades. A maioria das aplicações para reconhecimento de rostos identificam somente a frente - até então, as pesquisas não se preocupavam com a identificação de um perfil.

As imagens em alta resolução também revolucionam a tecnologia, pois tornaram possível análises detalhadas da textura da pele. Qualquer parte da pele pode ser capturada como uma imagem e quebrada em blocos, que os algoritmos transformam em espaços matemáticos, onde linhas e poros são gravados. Com isto, a precisão na identificação cresce de 20% a 25%.