# Como ler o ranking de algoritmos de reconhecimento facial do NIST antes de usar um resultado em caso

- Publicado: 06.Nov.2026
- Assunto: Reconhecimento facial
- Endereço: https://nexocausal.eng.br/artigos/nist-frte-2026-ranking-de-algoritmos-como-ler-a-taxa-de-falsa-nao-correspondencia/
- Fonte original: NIST, Face Recognition Technology Evaluation (FRTE), https://pages.nist.gov/frvt/html/frvt11.html, 06.Out.2026 (inglês)
- Marcadores: reconhecimento facial, NIST, verificação 1:1, taxa de falsa não correspondência, prova pericial
- Como citar: NEXO CAUSAL, "Como ler o ranking de algoritmos de reconhecimento facial do NIST antes de usar um resultado em caso", 06.Nov.2026, https://nexocausal.eng.br/artigos/nist-frte-2026-ranking-de-algoritmos-como-ler-a-taxa-de-falsa-nao-correspondencia/

## O que importa

- O NIST, instituto de padrões dos Estados Unidos, mantém um painel de desempenho de verificação 1:1 de reconhecimento facial, atualizado pela última vez em 6 de outubro de 2026, com 120 algoritmos avaliados naquele ano.
- O painel mostra a taxa de falsa não correspondência (FNMR) de cada algoritmo, sempre junto da taxa de falsa correspondência (FMR) em que foi medida.
- Um perito que cite essa tabela precisa informar a versão do programa, o conjunto de imagens e o limiar usado no caso.

O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST) mantém um programa de avaliação de algoritmos de reconhecimento facial, e a tabela de verificação 1:1 do programa foi atualizada pela última vez em 6 de outubro de 2026.

## O que a tabela mede

A verificação 1:1 compara duas imagens para decidir se elas mostram a mesma pessoa, e o painel mostra, para cada algoritmo, a taxa de falsa não correspondência (FNMR) em vários conjuntos de imagens.

A FNMR é a proporção de comparações entre imagens de uma mesma pessoa que ficam abaixo do limiar escolhido para atingir uma taxa de falsa correspondência (FMR) especificada, e a FMR é a proporção de comparações entre pessoas diferentes que chegam a esse limiar ou passam dele.

Por isso, um valor de FNMR só faz sentido ao lado da FMR em que foi medido, porque mudar o limiar altera ao mesmo tempo os erros de um tipo e os do outro.

O ranking ordena os algoritmos pela FNMR com FMR de uma em um milhão, no conjunto de imagens chamado VISABORDER.

## Um programa por fornecedor

A tabela traz apenas um algoritmo por desenvolvedor, o que tiver a menor média de FNMR entre seis colunas de conjuntos de dados.

Os empates são resolvidos pela data de envio, e isso quer dizer que cada linha mostra o melhor programa de um fornecedor naquele critério, e não a média de todos os programas que ele enviou.

## O que o caso precisa conferir

Quando um sistema usado num caso aparece na tabela, o perito precisa verificar se o programa instalado é a mesma versão avaliada, porque o ranking se refere a um algoritmo específico enviado numa data específica.

Também é preciso saber em qual conjunto de imagens o resultado foi medido, já que a página separa colunas para o VISABORDER, para imagens de fronteira e para imagens de quiosque.

Algumas linhas aparecem em azul porque, desde 14 de fevereiro de 2022, a API do programa passou a detectar e gerar modelos faciais a partir de vários rostos numa mesma imagem, o que acontece em cerca de 3% das imagens de fronteira e 7% das imagens de quiosque.

## O que muda até o fim do ano

A partir de 30 de novembro de 2026, o NIST exige que a geração de um modelo facial leve menos de 2.000 milissegundos (2 segundos) por imagem, medido num único núcleo de uma CPU Intel Xeon Gold 6254.

## Como citar o ranking num laudo

A citação correta traz a data da atualização, o conjunto de imagens, a FMR, o nome e a versão do algoritmo e o limiar que o sistema usou no caso.

Sem esses dados, a posição de um algoritmo na tabela não diz nada sobre a comparação feita com a imagem da cena.

A tabela mede o desempenho de cada programa nas condições de teste do próprio NIST, e não a precisão de uma câmera de rua ou de um operador que usa o sistema.