6月13日,国家情报总监（DNI）办公室隶属下的情报高级研究计划局（IARPA）宣布与国家标准与技术研究院（NIST）合作，启动“人脸识别算法融合”（FOFRA）挑战赛。此次挑战赛旨在整合应用于相同输入图像的多种算法，提高对人脸图像识别的准确率。

IARPA项目经理克里斯•波赫宁表示，近年来人脸识别取得了重大进展，多种算法的融合显著提高了识别的准确性。IARPA将为研究人员提供数据以开发算法融合方法，进一步提高性能。这些融合方案可以让用户利用多种算法，而不必彻底更新或重新设计核心技术。

IARPA邀请国内外工业界和学术界的研究团体以便利、高效和无约束的方式参与挑战赛。注册截止日期为2018年8月6日。参赛者将向IARPA的合作伙伴NIST提交其融合算法以参与评选。挑战赛总奖金为7万美元，获奖名单将于2018年10月公布。

事件背景

IARPA一直致力于研究如何提高人脸图像的识别能力，鼓励国内外学术界和工业界的研究团队通过参挑战赛展示其研究成果。2014年，IARPA 推出雅努斯（Janus）项目，旨在提高对于大量视频文件中人脸的识别能力。2017年7月，IARPA宣布与NIST合作推出人脸识别挑战赛（FRPC），提高对来自野外等各种环境中人脸图像的识别能力。

此外，IARPA将研究重点放在机器学习处理原始数据领域，处理对象包括原始文本和原始视频数据。IARPA还呼吁企业和个人提供机器学习算法，用来处理原始视频，如监控无人机获得的视频信息。早在几年前，IARPA就与谷歌公司合作，共同寻求了解视频搜索方面的信息，“阿拉丁”项目展示了其在分析视频内容方面的能力。IARPA现已完成“阿拉丁”项目的工作，并已将研究成果交付情报界。

过去10年来，IARPA已成为量子及超算领域学术研究的最大资助方。此外，IARPA也在机器学习、语音识别、图像分析、人脸识别、自动视频分析领域投注资金。IARPA三分之一的预算投资于人为判断项目，这能帮助分析人员基于不充分数据或错误信息做出更好的评估。IARPA关注的其他技术还包括：防区外距离传感器、无人值守化学传感器、核武器探测器、合成基因组、静音无人机、持续水下传感器、人脸识别、从俯拍图片进行高分辨率3D建模等。

IARPA采用多种策略来充分引导工业界的广泛参与，其中包括：面向工业界发布跨机构公告，寻求针对公开项目的建议；举办公开竞赛，现金奖励那些能解决实际问题的公司；举办锦标赛，吸引机构和个人参与。此前IARPA发起过一个为期4年的预测比赛，要求参与者对世界赛事进行预测。

军事科学院军事科学信息研究中心 吴海

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