开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法，是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。为了促进非受限条件下的人脸识别，美国国家技术标准局（NIST）主办了IJB-A竞赛。新加坡松下研究院与新加坡国立大学LV组去年两次夺得冠军，其项目负责人新加坡松下研究院的研究工程师熊霖，是西安电子科技大学智能感知与图像理解实验室毕业生。
该团队开发出精确的和可扩展的无约束人脸识别算法，是生物识别和计算机视觉领域长期以来不断追求的目标。然而，实现这一点难度非常大，因为“无约束”需要人脸识别系统能在各种面部图像采集条件下（不同的光照、不同的传感器，以及是否进行了压缩），或者在被拍摄者各种主观条件下（面部的不同姿态、不同表情以及是否有遮挡），都能成功进行验证与识别。
去年3月，新加坡松下研究院与新加坡国立大学LV组参加了美国国家技术标准局（NIST）主办的非受限条件下人脸识别竞赛IJB-A，之后收到通知，获得了人脸验证（verification）与人脸辨认（identification）的双项冠军。
不过，他们在位居榜首三个月后被一家商业机构超越。但是，团队继续努力，找到差距，弥补不足，最终再次拿到目前已发表文章及arXiv技术报告中的最好性能。
（内容转自：新智元 http://mp.weixin.qq.com/s/s9H_OXX-CCakrTAQUFDm8g）
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