Алгоритмите што се користат за препознавање на лицата стануваат попрецизни кога станува збор за прилагодување на „новата реалност“. Неопходноста од носењето маски на јавни места постави нови предизвици пред системите за препознавање на лицето. Националниот институт за стандарди и технологија на САД (NIST) тестираше повеќе од 150 различни системи за препознавање на лице, а резултатите покажуваат дека тие се значително поуспешни во тоа, отколку првичната проценка.
Тестот беше спроведен така што производителите доброволно му ги предале на NIST своите алгоритми за препознавање на лицата, во рамките на Facial Recognition Vendor Test (FRVT). Објавените резултати од тестот покажуваат дека во последните шест месеци е направен значителен напредок во оваа област.. Кога во јули беше извршен првиот тест, се покажа дека алгоритмите не се добри во идентификување на лицата под маски. Тогаш стапката на грешки варираше помеѓу 5 и 50 проценти, во зависност од тестираниот алгоритам.
Во меѓувреме, производителите се фокусираа на проблемот и новиот тест покажа голем напредок. Стапката на грешка без употреба на маска остана иста, околу 0,3 проценти, но затоа значително е подобрена правилната идентификација на лицата со маски. Сега, во тој случај, просечната грешка е околу пет проценти. За потребите на тестот, користени се вистински извори – фотографии од пасоши на патници кои ги преминувале американските граници, што беа спарувани со фотографиите снимени на граничните премини. Со оглед на тоа дека се користени стари снимки, истражувачите на тие слики дигитално додавале различни видови на маски (од обични хируршки со „рачно“ креирани и дизајнирани маски за повеќекратна употреба), за да симулираат реална ситуација на теренот.