顔認識ソフトウェア・ツールは、様々な性／年齢／人種的背景を持つ人々をどれぐらい正確に特定できるのか？　米国標準技術局（National Institute of Standards and Technology：NIST）の報告書「顔認識ベンダー試験（Face Recognition Vendor Test: FRVT）パート3：人口動態的影響（Part 3: Demographic Effects）」によれば、その答えは、システムの中核となるアルゴリズム、使用するアプリケーション、入力されるデータによるものの、顔認識アルゴリズムの大半が人口動態上の差異を示しているという。ここで言う「差異」とは、アルゴリズムが、異なる人口動態グループに含まれている同一人物の二つの画像を適合できる能力を意味する。NISTの報告書は、政策策定者への情報提供と、ソフトウェア・デベロッパーがアルゴリズムの性能をより良く理解できるようにすることを意図したものである。NISTは本調査で、99の業界及び学術機関のデベロッパーから提供された189の顔認識アルゴリズムを調査した。​
​
National Institute of Standards and Technology “NIST Study Evaluates Effects of Race, Age, Sex on Face Recognition Software” (12/19/19) ​