西弗吉尼亞大學（WVU）教授贏得了四年，$ 750,000的分包合同，以優化美國情報界研究組織正在進行的項目的一部分，以遠距離收集全身生物識別數據。
傑里米·道森（Jeremy Dawson）巷計算機科學與電氣工程系的副教授將組成一個研究小組，由大學入學的本科生和研究生，從大學中收集了數百名自願參與者的全身成像數據，以應對在極端距離和角度識別人們的挑戰。然後，數據集將用於訓練和測試生物識別算法。
道森評論說：“面部識別性能受到距離，個人姿勢，缺乏足夠分辨率的距離的嚴重影響；所有這些事情都在面部識別系統能夠正確地識別人方面的水平很大。” “我們收集的數據將使新的面部識別算法的發展足以處理現實世界中運營場景中存在的具有挑戰性的條件。”
道森說，生物識別數據集將與攝像機的“相對較近的距離”收集，然後在參與者執行特定動作（例如走路或與手機互動）時從較長距離和極端角度收集圖像。道森說：“在情況下收集足夠的數據使人們更難認識到人們是我們的主要重點。”
目的是創建一個大規模的生物識別數據庫，其中包括一個人的臉部，步態，身體形狀和類型的視頻，以優化從無人機或安全攝像機獲得的低質量圖像中生物識別算法的識別精度。道森（Dawson）補充說，面部和全身圖像將有助於在整個年齡，性別和種族中改善人類的認可，從而使更公平的算法。 WVU表示，這項研究將在醫療保健，執法和國家安全方面具有潛力。
分包合同是由情報高級研究項目活動組織的高度和範圍（BRIAR）計劃的生物識別識別和識別的一部分（IARPA），美國國家情報主任（ODNI）辦公室的研發部門。 IARPA向公司和大學簽訂合同3月，作為其努力識別和認識到距離和乾擾的人，例如使用無人機的大氣湍流。
WVU是系統和技術研究（STR）的分包商，該分包商在三月份贏得了Briar合同。該大學將向STR和IARPA提供生物識別數據，然後將其用作生物識別技術一般研究界的資源。
從那以後，ODNI就努力了2019年磨練全身生物識別識別在遠處。在2020年發布了信息請求並發布了更多有關其尋求的細節，例如能夠從道森（Dawson）解決的300米中識別生物識別技術的能力。
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