由美国国家标准与技术研究院组织的全球最权威人脸识别算法测试（Face Recognition Vendor Test, FRVT）公布1:1模式评估部分的最新结果，中国科学院深圳先进技术研究院多媒体集成技术研究中心取得全球第二名的出色成绩。
据《参考消息》7月4日以《美安全标准报告称：中俄人脸识别准确度世界领先》为题援引英媒报道称，在这项年度性能比赛中，中国和俄罗斯参赛团队主宰最准确人脸识别算法前20名。前五名中有三家中国参赛团队，其中，深圳先进院团队取得第二名。
美国国家标准与技术研究院（NIST)直属美国商务部，旨在为美国建立国家计量基准与标准，提供服务美国工业和国防的测试技术，参加标准化技术委员会制定标准等。
据了解，该研究院指导下的人脸识别算法测试数据均来自真实业务场景，测试结果可代表该技术在实战场景中的表现；数据规模是通过对百亿对样本采样，大规模测试可以稳定评估算法性能，详细区分不同算法的优劣；同时，盲测确保了测试的公正性，参赛团队无法获取测试数据进行模型训练。
因此，该测试以其评测标准的严谨性、一致性和全面性，成为了全球规模最大、标准最严、竞争最激烈、最权威的人脸识别算法比赛，被誉为是人脸识别在“工业界的黄金标准”。
中国科学院深圳先进技术研究院多媒体集成技术研究中心成立于2009年，主要致力于计算机视觉、深度学习、多媒体、智能机器人等领域的研究和开发。团队成员包括中国科学院“相关人才计划”入选者，广东省科技创新领军人才、深圳市鹏城学者等。中心成员主持国家级重大课题、中国科学院及粤港合作等项目33项，其中包括国家自然科学基金15项，承担与华为、海尔等企业的横向合作项目11项。中心团队在PAMI、T-IP、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI等重要国际期刊和会议上发表学术论文160余篇，多次在ChaLearn、LSun、ActivityNet、EmotionW等国际评测中取得第一，获得ImageNet 2015场景分类任务第二名。
中心在人脸识别研究方向上，提出HFA-CNN、Center-Loss等深度人脸识别模型和方法，在多个国际人脸公测数据库（MORPH、FGNET、CACD、MegaFace、LFW）上取得国际领先或先进的识别性能。团队也在CVPR 2016上ChaLearn性别表情和装饰品识别竞赛上取得第一。在EmotionW 2017国际竞赛中的群体情感识别任务上获得第一名。
