Современные реализации биометрических алгоритмов уже пару лет успешно справляются с распознаванием лиц в маске. Хотя, справедливости ради, нужно признать, что для конкретного алгоритма точность распознавания лица без маски и лица в маске будут различаться, т.к. для поиска совпадения исследуемого лица с лицом из справочника данных с некоторой задаваемой обязательной степенью сходства, в чем и состоит процесс биометрической аутентификации, уровень детализации исходных данных имеет значение, т.к. вполне очевидно, что не скрытое маской лицо предоставляет о себе больше сведений.
С другой стороны, в реальных условиях биометрическим системам приходится иметь дело с весьма различающимися по размеру (а порой и качеству содержимого) массивами биометрических данных (скажем, от тысяч до сотен миллионов лиц) и для достаточно надежного, но и оптимального по вычислительным затратам, поиска лица в массиве данных в этом случае применяются различные алгоритмы, предусматривающие обработку разного количества координатных точек лица.
Этот подход призван обеспечить оптимальную, т.е. необходимую и достаточную точность результата биометрической аутентификации, в т.ч. с учетом того, что, например, сервер и смартфон очевидно выступают в различных "весовых категориях" по вычислительной мощности, а комфортное для пользователя время ожидания результата биометрической операции составляет обычно не более 2-3 секунд.
Рост использования защитных масок в период наиболее строгих антиковидных ограничений на короткое время усложнил жизнь разработчиков ПО биометрических детекторов лиц, которым нужно было научиться уверенно и быстро искать в кадре видео или на фото лица без маски, лица в маске, лица в маске, носимой неправильно, лица в маски с хитрыми принтами и т.п., но эту проблему достаточно быстро решили.
В результате сейчас у зрелой и сравнительно "свежей" биометрической системы в наборе технологического инструментария как правило есть алгоритмы разной степени строгости (для разных требований идентификации и разных размеров источников данных) и детекторы лиц, умеющие искать лица в любой приемлемой степени перекрытости чем-либо (маска, шарф, объемная борода и т.п.).
Нужно также отметить, что с момента появления комплексных мер антиковидного регулирования определенный импульс развития получили разработки биометрических технологий в области идентификации по изображению радужной оболочке глаза, и в самое ближайшее время можно ожидать появления на рынке таких решений, которые будут уверенно работать даже в условиях, когда пользователь м.б. не только в маске, но и можно не задерживать его/ее на рубеже контроля, в идеале - даже не слишком отвлекать на взаимодействие с биометрической системой.
Мультимодальные (н-пр. с контролем "лицо + глаз") решения также имеют место, так что в плане возможностей идентификации покупателя бизнесу разработчиков ИТ-решений для ритейла в общем ничего не угрожает :-)
Остаются, конечно, вопросы, касающиеся возможности определения психо-эмоционального состояния, эмоционального отклика или вероятного паттерна поведения покупателя по визуально различимым лицевым признакам, если лицо закрыто маской или чем-либо иным, но это уже немного другая история, требующая более специализированного подхода...