在不同的場景中，容貌辨識技術都可以帶來很多的可能性，但它的準確度亦需要繼續改善才可以帶來可靠的效果。Microsoft 早前公佈一個新型容貌辨識技術，可以支援不同的膚色和性別。
一直以來，容貌辨識技術對於較深膚色的人而言會有較低的準確度，尤其是分析較深膚色的女士時，準確度往往不如預期。Microsoft 的新型容貌辨識技術可以更準確的偵測各種膚色和性別的容貌，據 Microsoft 方面表示，針對較深膚色人士的分析的出錯率減少達 20 倍，而對於女性的分析出錯率則減少 4 倍。
為了達到這個效果，Microsoft 改善了其性別分類系統，擴充並修改了機械學習用的訓練和指標數據組，並且開展新的數據收集，着重膚色、性別和年齡方面，改善訓練數據。此外分類器亦有改善，提升結果的準確度。這個容貌辨識技術可以透過 Azure 認知服務的 Face API 提供。Microsoft 方面表示，有時候機械學習的缺陷並非因為資料分析上出錯，而是人類社會本身存在了偏見，導致系統在學習後重現了偏差，因此去除這些偏見才可以解決系統的盲點。
對於需要服務不同膚色人士的商家或者手機應用來說，這樣的新技術可以大幅提升使用體驗，始終深膚色的用家也不是少數，可以讓科技同時服務到這些用家也是相當重要。
來源：Microsoft
