تتمتع خوارزميات تقنية التعرّف على الوجه بدقة شبه مثالية في الظروف المثالية. ولديها معدّل نجاح أعلى في بيئة مدروسة، ولكن بشكل عام معدّل أداء أقل على أرض الواقع. من الصعب تحديد دقة معدل نجاح هذه التقنية، نظرًا لعدم توفّر مقياس واحد يقدّم نظرة شاملة على الأداء.
على سبيل المثال، تسجّل خوارزميات التحقّق من الوجه التي تطابق الأشخاص مع صور مرجعية واضحة، مثل رخصة القيادة أو صورة للوجه، درجات عالية من الدقة. ومع ذلك، فلا يمكن تحقيق هذه الدرجة من الدقة إلّا عند توفّر العوامل التالية:
الاتساق في المكان والإضاءة
ملامح وجه واضحة لا تعترضها أي عوائق
التحكم في الألوان والخلفية
جودة الكاميرا ودقة الصورة
أحد العوامل الإضافية التي تزيد معدلات الخطأ هو الشيخوخة. بمرور الوقت، يصبح من الصعب مطابقة الصور التي تم التقاطها قبل سنوات عديدة بسبب التغييرات في الوجه.