Rezultat je bil na splošno pričakovan, čeprav so stopnje napak precej impresivne.
Ameriški nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo je sprožil vrsto raziskav, katerih namen je ugotoviti, kako dobro delujejo algoritmi za prepoznavanje obrazov v načinu maske. Vprašanje je danes izjemno aktualno in nekateri proizvajalci pravijo, da so že razvili sisteme, ki so sposobni prepoznati zamaskirane obraze. Toda NIST je začel v redu in v prvi študiji je preizkusil 89 algoritmov, ustvarjenih še preden se je začela pandemija.
V testu je bilo uporabljenih več kot šest milijonov fotografij in algoritmov, ki so morali določiti, kako ena podoba osebe ustreza drugi - najpogostejša težava v takih primerih, predvsem za odklepanje pametnih telefonov. Od težje naloge - najti ujemanje za enega v celotni bazi podatkov - so se raziskovalci odločili zavrniti. Devet različic mask, ki se razlikujejo po obliki in barvi, je bilo digitalno narisano na slikah.
Kot rezultat, so se celo najboljši od 89 algoritmov, ki običajno prepoznavajo obraze z natančnostjo 99,7%, zmotili pri uporabi mask vsaj 5% časa. Pri večini pa se je stopnja napak gibala med 20% in 50%.
Glavni razlog je bilo pomanjkanje informacij o značilnostih obrazov, ki so dejansko potrebni za algoritme za prepoznavanje. Obenem so strokovnjaki NIST opazili, da oblika in barva maske vpliva na stopnjo napake - večja kot je maska in višje pokriva nos, težje je algoritmu prepoznati sliko. Število napak je bilo tudi večje pri uporabi črnih mask, vendar, kot priznavajo sami avtorji študije, niso imeli dovolj časa, da bi podrobneje preučili "barvno" vprašanje.
V naslednji študiji nameravajo strokovnjaki NIST preizkusiti nove algoritme, ki že vključujejo funkcijo prepoznavanja zamasiranih obrazov.