FaceMe 的辨識準確度是否會因膚色、年齡或性別而有差異？
FaceMe 在模型開發與驗證過程中，將公平性與不同人口統計群體的辨識表現納入重要評估項目，並持續透過模型優化與測試，降低不同群體間的效能差異。
人臉辨識的實際準確度仍可能受到影像品質、光線、攝影機角度及使用環境等因素影響。美國國家標準暨技術研究院（NIST）的 FRTE 評測包含臉部辨識人口統計特徵影響報告（Demographic Effects），針對不同年齡、性別及人口族群分析人臉辨識演算法的表現，可作為客觀的第三方評估依據。
實際導入前，也建議使用具代表性的目標使用族群與實際場域樣本進行 POC 驗證，確認 FaceMe 在預期環境與使用情境下的辨識表現。
