作為“智慧候機樓解決方案”的關鍵技術——人臉識別技術來說目前已經(jīng)日趨成熟，通過該技術實現(xiàn)自動化取代人工識別旅客人證的一致性是未來的主要方向。在此基礎上還有物體識別，以及目前還不是很成熟的行為識別,現(xiàn)在主流的安檢設備還是為 安檢門 、手持金屬探測器、安檢機等設備。 當前人臉識別技術在機場的主要應用有兩種模式。一種是1：1的識別比對模式，即在安檢時核對人、證件和登機牌的一致，這種識別比對相對簡單；第二種是1：N的識別比對模式。比如在安檢驗證的同時比對黑名單庫。相較于1：1的識別技術，1：N的識別在技術層面上會更難一些，這也可以顯示出不同技術、不同算法之間的差異和優(yōu)劣。 那么，在選用人臉識別產(chǎn)品的時候如何判斷人臉識別的指標？ 
人臉識別有兩個指標體系，一個是FPIR誤識率（將他人錯誤地認定為本人的比例），一個是FNIR誤拒率（將本人錯誤地不予承認的比例）。由于FPIR和FNIR之間是平衡關系，所以算法的優(yōu)劣，是將FPIR固定在一定閾值時，由FNIR的高低來判斷的。FNIR越低，算法精度越高。這兩個指標是相互關聯(lián)的，單純的考慮其中任何一個指標非常高是沒有意義的，需要同時考慮兩個指標才可以確定人臉識別技術的識別準確率。也就是說誤識率和誤拒率的數(shù)據(jù)值越小越好。
如上圖的測評結(jié)果，測評中用的是標準證件照片（靜態(tài)識別），誤識率是0.2%，后面的N是數(shù)據(jù)庫的大小，160K表示的是16萬張人臉的一個數(shù)據(jù)庫。例如：如果某機場每年的吞吐量是9000萬，每天離港人數(shù)大概是16萬，上圖為從16萬人中挑選一個人進行的測試樣本測評結(jié)果。左邊是不同的人臉識別技術供應商，在誤識率為0.2%的情況下，排名第一位的產(chǎn)品可達到誤拒率5.2%，而排在最后一位的誤拒率為91.5%。
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