Rajeev Sharma von der Pennsylvania State University hat mit seinem Team ein Erkennungssystem entwickelt, welches das Geschlecht einer Person besser bestimmen kann als ein Mensch. Während letztere nur eine Erkennungsrate von etwa 90 Prozent erreichen, liegt die Trefferquote des Computersystems bei nahezu 100 Prozent. Dabei dienen lediglich charakteristische Bildinformationen des Gesichts (Auge, Mund und Nase) sowie stimmliche Besonderheiten als Erkennungsmerkmal.

Das System basiert auf einer leistungsfähigen Muster-Erkennungs-Software, die zudem lernfähig ist. Die Bild- und Toninformationen werden dabei einzeln erfasst und anschließend zusammengeführt. Das System könnte einmal als Zugangskontrolle für Toiletten, Umkleide- oder Schlafräumen dienen.