對於一般人最關心的辨識率，也就是辨識系統的辨識能力如何，其實對辨識系統來說存在著兩種的可能錯誤，一種是FRR(False Rejection Rate)應該辨識通過的卻沒通過，另一種是FAR(False Acceptance Rate )應該不能通過辨識的卻通過了，隨著相似度的設定由最低值開始逐漸調高時，FAR會由最高值逐漸降低，最後會低到接近零，但同時FRR會由接近零開始逐漸增加(請見附圖)，當相似度設定值達到最大值時(例如相似度要100%才能通過辨識)，FRR的值也在居於最大值，在FAR及FRR構成的曲線會交會於一點，該點被稱為EER(Equal Error Rate )也就是兩種辨識錯誤率相同的點，在這一點時，FRR及FAR兩種辨識錯誤值的和是處於最小值，相似度設定於EER時會有最均衡的效能，所以一般會用EER的數值大小來做為辨識系統效能高低的指標，EER的值越低表示辨識系統的效能越好。
 
 
        但在實務上，還必須考慮使用的目的，例如辨識系統是用於高度管制的區域時，就要儘量降低FAR的值，讓不應該進來的人都無通過辨識，但被允許進來的人就可能有較高無法通過辨識的機會(即較高的FRR值)，但在權衡輕重後，寧可麻煩點也要確實做好區域管制；反過來看，若是做為一個公司門禁時，可能同時要考慮開門的方便性及門禁效果，因此往往會選擇容忍稍高的FAR值以降低FRR值過高造成的不方便。