監視カメラの映像から取得した顔画像を、運転免許証や逮捕時の写真などからなる大規模なギャラリーと照合する一対多顔認識は、法執行機関で広く利用されている。アルゴリズムがギャラリーから検出した最も類似度の高い画像（ランク1画像）、または捜査官が上位候補から選定した画像は、目撃者に提示される写真ラインアップに含められることがある。目撃者がこのラインアップ内のギャラリー画像を特定した場合、その画像に写っている人物が直接逮捕される可能性がある。このプロセスは少なくとも9件の誤認逮捕に関与していることが判明している。 本研究は、検索対象となるギャラリーのサイズが増加するにつれて、目撃者が誤った識別を行う確率が上昇するかどうかを詳細に検証するものである。500枚、5,000枚、24,000枚の異なるサイズのギャラリーから「容疑者」画像を抽出した場合の写真ラインアップ精度を比較した結果、ギャラリーが大規模になるほど、目撃者が誤認識を行う可能性が高まることが明らかになった。さらに懸念される点として、目撃者がその誤った識別に対してより高い確信度を示すという傾向も観察されている。 これらの知見は、顔認識プロセスから導出された画像を写真ラインアップに使用すべきか、また写真ラインアップの結果だけが逮捕の相当理由を構成するに足りるかという重要な法的・倫理的な疑問を提起している。大規模データベースを用いた顔認識技術の実運用における信頼性と、それが司法手続きに及ぼす潜在的な悪影響について、さらなる検討が必要とされている。