情报高级研究项目活动(IARPA)的研究人员正指望公众建立下一代自动指纹识别系统。
这项比赛的想法被称为“指甲到指甲(N2N)指纹挑战该公司将开发一个系统，该系统可以从指纹生物识别技术中收集更多有区别的数据，同时还可以减少使用人工操作员的时间和成本。N2N指纹从一个指甲床边缘采集到另一个指甲床边缘的整个指纹。
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来自IARPA的消息:“这项挑战寻求一种不需要人工操作员就能实时捕捉指纹的技术，以便与其他潜在或实时捕捉的指纹进行匹配。开发的系统收集的指纹数据应该与现有的操作员控制的N2N指纹采集方法一样好，甚至更好。开发的N2N采集系统的性能将使用使用人体的实时测试收集的数据进行评估，包括活指纹和潜在指纹。参与者收集的数据将与“黄金标准”N2N和使用传统指纹识别算法的潜在数据进行比较。除了采集过程的速度外，参赛者将根据传统的生物计量性能指标进行评判。参与者不需要开发算法/软件技术来匹配N2N或潜在数据。”
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美国国际IARPA接着说，现有的指纹技术是由一名训练有素的操作员手持并在表面上“滚动”受试者的指纹，以捕获整个指纹。拍击(或普通)指纹是另一种捕获方式，利用无需人工操作的单一按压方法。然而，该机构表示，它们只捕捉到手指接触传感器的部分，大大减少了表面面积，降低了实时和潜在指纹识别的匹配性能。
IARPA说挑战将分两个阶段运行截止到2017年秋季，并在现场测试中结束，决赛者将被邀请测试他们的设备。从最佳的匹配系统到最快的扫描速度和最佳的潜在准确性，各种各样的奖品将被提供。
IARPA的最新挑战只是政府赞助的此类奖项之一。去年的一份报告白宫科技办公室指出它已经超过6年,政府设置的美国竞争法案墨迹未干,结合Challenge.gov促使超过700公共部门奖竞赛,发放超过8000万美元的奖励。
科学和技术办公室表示，奖项竞争和挑战在激励私人和慈善部门创新方面已经建立了记录，让政府:
- 只为成功付费，建立一个雄心勃勃的目标，而不必预测哪个团队或方法最有可能成功;
- 超越“通常的怀疑对象”，增加解决问题的人的数量，并在不承担高风险的情况下确定新的方法;
- 承担纪律之外的观点;
- 提高成本效益，使纳税人的钱获得最大的回报;
- 建立清晰的成功度量和验证协议，使其本身成为主题行业或领域的定义工具和标准。
报告指出了几个成功的挑战，包括:
- IARPA的混响环境自动语音识别(ASpIRE)挑战:ASpIRE要求团队应用和完善最先进的语音-文本(STT)技术，转录以美国英语为母语的人的录音。通常情况下，语音识别系统是在与预期使用环境非常相似的环境中录制的语音进行训练的。ASpIRE挑战赛解决了一个更艰巨的问题，即建立一个精确的系统，可以自动转录在嘈杂和混响环境中录制的语音，而不需要任何类似挑战赛最终测试条件的训练数据，而且不需要了解所使用的录音设备，讲话者相对于录音设备的位置，或者录音房间的音响效果。
- 美国宇航局的容扰网络挑战系列(DTN): DTN系列是一个雄心勃勃的、持续多年的挑战系列，旨在开发数据网络协议，将互联网扩展到太阳系。这些挑战有助于提高网络协议的安全性、性能和应用，这些协议能够承受由于行星之间的巨大距离和空间通信链路的中断和不连续路径造成的时间延迟。这一系列挑战包括2013年的两次挑战、2014年的两次挑战和2015年的三次挑战。2015年最重要的挑战是宇航员电子邮件挑战。
- DARPA的网络大挑战:目前已经完成的DARPA网络大挑战(CGC)利用一系列竞赛活动来测试新一代全自动化网络防御系统的能力。CGC团队创建了自动化系统来相互竞争，评估软件，测试漏洞，生成并应用安全补丁到网络上受保护的计算机。比赛吸引了来自各个计算机安全学科的顶级专家团队。总的来说，参与CGC的自动化系统能够减轻样例软件中当前已知的所有安全缺陷(没有单独的系统完成这一点)。竞争对手的系统能够在没有人工帮助的情况下识别出软件挑战中131个安全漏洞中的96个(73%)。
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