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。

在这样的背景下，新智元对项目负责人